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,模型越好,常见的损失函数比如均方差MSE(Mean Square Error),MAE (Mean Absolute Error),交叉熵CE(Cross-entropy...
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...
一. 手动调整optimizer中的lr参数 from torch.optim import SGD import matplotlib.pyplot as plt from torch.nn import Module, Sequential, Linear, CrossEntropyLoss # 定义网络模型 class model(Module): def __init__(self): super(model, self).__init__() self.fc = Sequential( Linear(1,10) ) de...
# 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 for epoch in range(100): y_pred = model...
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。
14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。本小节配套代码:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss cl...
optimizer_name ="PyTorch Adam"result = pytorch_optimize(x0, model, input_tensor, target, maxiter, loss_tracker, optimizer_name)print(f'Adam优化器最终损失:{result[1]}') 运行此代码后,我们得到以下结果: Adam优化器最终损...
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
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...
self.linear = nn.Linear(512, classes) def forward(self, x): encoding = self.simclr(x) pred = self.linear(encoding) return predeval_model = LinearEvaluation(simclr_model, classes).to(DEVICE)criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(DEVICE)optimizer = torch.optim.Adam(eval_model.par...