loss.backward() optim.step() total_train_step += 1 # 由于数据太多了,所以只打印逢100的损失 if total_train_step % 100 == 0: print('训练次数是:{},loss:{}'.format(total_train_step, loss.item())) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 为了检验模型是否...
optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零,也就是把loss关于weight的导数变成0. 在学习pytorch的时候注意到,对于每个batch大都执行了这样的操作: optimizer.zero_grad() ## 梯度清零 preds = model(inputs) ## inference loss = criterion(preds, targets) ## 求解loss loss.backward() ## 反向传播求解梯度 opt...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() loss_fn = loss_fn.to(device) #优化器 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=learning_rate) #设置训练网络的一些参数 #记录训练的次数 total_train_step = 0 #记录测试的次数 total_test_step = 0 #训练轮数 epoch = 10 wri...
# output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) # output2: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) 0-1 Loss 0-1 Loss 它直接比较预测值和真实值是否一致,不一致为1,一致为0。 L(y,f(x))= \left\{\begin{matrix} 0, y=f(x) \\ 1,y \not = f(x) \end{matrix...
7、边际排序损失MarginRankingLoss Margin 可以理解为一个可变的加在loss上的一个偏移量。也就是表明这个方法可以手动调节偏移。Ranking:它是该损失函数的重点和核心,也就是排序! 是一种用于学习排序模型的损失函数,常用于训练具有排序目标的模型。 公式:MarginRankingLoss = max(0, -y * (ŷ_p - ŷ_n) ...
题主可以参考下fairseq这个库,进程中如果有bs为零的情况,直接创建一个dummy tensor避免前向出错。各...
以前了累加loss(为了看loss的大小)一般是用 total_loss+=loss.data[0] , 比较诡异的是, 为啥是.data[0]? 这是因为, loss通常都是由损失函数计算出来的一个标量,也就是包装了(1,)大小Tensor的Variable。在新的版本中,loss则变成了0D的scalar。对一个scalar做indexing是没有意义的,应该使用 loss.item() 获...
PyTorch二分类时BCELoss,CrossEntropyLoss,Sigmoid等的选择和使用 这里就总结一下使用PyTorch做二分类时的几种情况: 总体上来讲,有三种实现形式: 最后分类层降至一维,使用sigmoid输出一个0-1之间的分数,使用torch.nn.BCELoss作为loss function self.outputs = nn.Linear(NETWORK_WIDTH,1)defforward(self, x):# ot...
要求对机器学习以及深度学习有一定的了解,至少知道神经网络是什么,Loss是什么 安装好了的Anaconda,以及相关的包。 图省事的话可以在安装好Anaconda以后直接使用Github上的requirment.txt进行环境的配置。 目标:使用Pytorch构建UNet,并应用于具体图像数据 本文主要目的为使用深度学习框架Pytorch来搭建一个最基本的UNet神经网络...
model=Net()#用显卡来算,就是把模型迁移到GPU上去device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#通过这句话改跑模型的设备model.to(device)deftrain(epoch):running_loss=0.0forbatch_idx,datainenumerate(train_loader,0):inputs,target=data#把他俩都送去device上,一定要放到同一块...