reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例: /Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_CroosEntropyLoss.py 补充: output不仅可以是向量,还可以是图...
分布式算法又有典型的parameter server和ring all-reduce。无论是哪一种分布式技术一个核心的关键就是如何进行communication,这是实现分布式训练的基础,因此要想掌握分布式训练或当前流行的大模型训练务必对worker间的通信方式有所了解。 互联网上已经有很多关于分布式训练的通信方面的文章,但是均没有代码层面的例子。我是...
ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weig...
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction=‘elementwise_mean’) 功能: 将输入经过 softmax 激活函数之后,再计算其与 target 的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是nn.NLLLoss...
size_average(bool, optional) - 默认为 True, reduce = True 时忽略该参数。 size_average = True: 则 losses 在 minibatch 结合 weight 求平均 size_average = False: 则 losses 在 minibatch 只求相加和 ignore_index: 不知道干啥用 reduce: 默认为 True, 为 False 则返回 loss 向量,不求和 ...
在C++ 中没有扩展点用于在自定义后端上序列化 Python 张量对象。目前,您只能通过修改PyTorch 张量reduce_ex方法或在独立存储库中进行 monkey patching 来扩展它。 如果您的后端不允许直接访问内存,则应特别注意支持视图操作,因为它们应该共享存储。对视图张量的更改需要传播到其基张量,反之亦然。
ForwardPassAllreduceWork forwardPassWorkHandle_; // Division factor for reduction of gradients. int divFactor_; bool static_graph_; // Key: VariableIndex, Value: the number of times that a variable's autograd_hook() // should be triggered before marking this variable's grad as ready for ...
(dim=1, keepdim=True) # get the index of the max log-probability ddp_loss[1] += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() ddp_loss[2] += len(data) dist.all_reduce(ddp_loss, op=dist.ReduceOp.SUM) if rank == 0: test_loss = ddp_loss[0] / ddp_loss[2] print('Test ...
学习率是优化过程中的一个重要超参数。如果学习率过高,可能会导致模型无法收敛;如果学习率过低,则训练过程会非常缓慢。可以使用学习率调度器(如ReduceLROnPlateau、CosineAnnealingLR等)来动态调整学习率。 4.2 权重初始化 权重初始化对模型的训练效果有很大影响。不恰当的初始化可能会导致梯度消失或爆炸等问题。PyTorch提...