self).__init__()self.linear=nn.Linear(1,1)defforward(self,x):returnself.linear(x)# 初始化模型、损失函数和优化器model=LinearRegressionModel()criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 生成一些
loss = loss / accum_iter # 取各个累计batch的平均损失,从而在.backward()时得到平均梯度 # 反向传播,梯度累计 loss.backward() if ((batch_idx + 1) % accum_iter == 0) or (batch_idx + 1 == len(data_iter)): #print('backward: ', net[0].weight.grad) # 更新模型 optimizer.step() #...
第二个是反向建图方法（gradient），该方法对当前输入节点和输出节点（也即是自身）进行反向求导建图。...
这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。 我们以Pytorch为例,一个神经网络的训练过程通常如下: fori,(inputs,labels)inenumerate(trainloader):optimizer.zero_grad()# 梯度清零outputs=net(inputs)# 正向传播loss=criterion(outputs,labels)# 计算损失loss.backward()# 反向传播,计算梯度optimizer.step()# 更...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 训练集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0#设置初始权重#定义前馈计算 y_hat = X * Wdefforward(x):returnx*w# 定义成本函数costdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2#计算梯度defgradient(x,y):return2*x*(x*w-y)pr...
fori,(images,target)inenumerate(train_loader):# 1. input outputimages=images.cuda(non_blocking=True)target=torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True)outputs=model(images)loss=criterion(outputs,target)# 2. backwardoptimizer.zero_grad()# reset gradientloss.backward()optim...
梯度(gradient) 百科给梯度的定义是这样的,反正我是没太看得懂。大学数学学的知识也忘得差不多了。 梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新...
当y为向量时，调用 backward 需要传入一个 gradient参数。对于《动手学深度学习》第二版中2.5小节 作者说，本例只想求偏导数的和，所以传递一个1的梯度最合适。就是将上述式子中的 gradient 参数 赋值为1。而 则 的导数为上面推导的 。所以 y.sum().backward()的导数 等价于 y.backward(torch.ones(len(x...
# 定义损失函数(单样本)defloss(x,y):y_predict=forward(x)return(y_predict-y)**2# 定义平均梯度函数''' defgradient(xs,ys):grad=0# 初始化梯度forx,yinzip(xs,ys):grad+=2*x*(x*w-y)returngrad/len(xs)''' # 定义梯度函数 defgradient(x,y):return2*x*(x*w-y)print(' 训练前预测:...