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…
loss.backward()获得所有parameter的gradient。然后optimizer存了这些parameter的指针,step()根据这些parameter...
# 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...
这也是经常会碰到的,代码示意如下: loss.backward()在前 optimizer.step()在后。顺序不可颠倒。 那么为什么optimizer.step()需要放在每个batch训练中,而不是epoch训练中,这是因为mini-batch训练模式是嘉定每一个训练集就只有mini-batch大小,因此实际上可以将每一次Mini-batch看做是一次训练,一次训练更新一次参数空间,...
optimizer.step() 上述代码中,我们使用nn.MSELoss()定义使用均方差损失函数,并用criterion变量名指代,单词criterion本身的意思就是评价标准,也揭示着损失函数的作用,所以很多开源代码中习惯使用criterion作为损失函数变量名,当然我们也可以loss_fn、loss_function等其他变量名。
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__() ...
loss的巨幅降低就是learning rate突然降低所造成的。 在进行深度学习时,若发现loss出现上图中情况时,一直不发生变化,不妨就设置一下学习率衰减(learning rate decay)。 具体到代码中 代码语言:javascript 复制 classtorch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,mode='min',factor=0.1,patience=10,verbose=Fal...
比如监控Loss不再下降、或者分类准确率acc不再上升就进行学习率的调整。 lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer,mode='min', factor=0.1,patience=10,verbose=False,threshold=0.0001, threshold_mode='rel',cooldown=0,min_lr=0,eps=1e-08) 主要参数: mode:min/max两种模式; 在min模式下,观察监控指标是否下降...
optimizer.step()optimizer.zero_grad() # 等待所有进程计算完毕if device != torch.device("cpu"):torch.cuda.synchronize(device) return mean_loss.item() def reduce_value(value, average=True):world_size = get_world_size()if world_size < 2: # 单...
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...