Pytorch 在学术界日益流行,几乎所有深度学习算法程序中几乎都用到的loss.backward()和optimizer.step()究竟是干嘛的?每天使用有没有思考一下其原理和机制呢? 损失函数loss定义了模型优劣的标准,loss越小,模型…
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...
# define the training stepdef train_step(inputs, label, model, optimizer, criterion):with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16):outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, label)optimizer.zero_grad(set_to_none=True)loss...
input_tensor, target, loss_tracker, optimizer_name)result = dual_annealing(objective, bounds, maxiter=maxiter, args=args, initial_temp=1.)print(f"SA优化器最终损失:{result.fun}")
1.3 optimizer的方法 基本方法 •zero_grad():清空所管理参数的梯度, 这里注意Pytorch有一个特性就是张量梯度不自动清零 •step():执行一步更新 class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad...
# 3.Construct Loss(MSE (y_pred - y)**2 ) and Optimizer # 构造计算图就需要集成Model模块 criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) #需要的参数是y_pred和y optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01) # 4.Training Cycle ...
前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法,优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数,并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分,(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量,(3)在
optimizer的step为什么不能放在mini-batch那个循环之外,optimizer.step和loss.backward的区别; 解惑: 首先需要明确optimizer优化器的作用,形象地说,优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络参数,以起到降低loss函数计数值的作用,这也是机器学习中最一般的方法论。
(1)CrossEntropyLoss :多分类交叉熵损失函数(用于像素级别的分类任务)。 (2)Dice Loss是一种适合于像素级别的分割任务的损失函数。 回归任务(Regression): 回归任务常用的损失函数包括: (1)MSELoss(Mean Square Error Loss):均方误差损失函数。 (2)L1Loss:平均绝对误差损失函数。
Configure Loss Function and Optimizer note:torch.optim库中封装了许多常用的优化方法,这边使用了最常用的随机梯度下降来优化网络参数。例子中使用了交叉熵损失作为代价函数,其实torch.nn中也封装了许多代价函数,具体可以查看官方文档。对于pytorch中各种损失函数的学习以及优化方法的学习将在后期进行补充。配置损失函数和优...