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...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9) # 使用函数zero_grad将梯度置为零。 optimizer.zero_grad() # 进行反向传播计算梯度。 loss_fn(model(input), target).backward() # 使用优化器的step函数来更新参数。 optimizer.step() torch.optim优化算法理解之optim.Adam()_torch...
# 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...
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...
Pytorch optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别,首先需要明确optimzier优化器的作用,形象地来说,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的参数,以起到降低loss函数计算值的作用,这也是机器学习里面最一般的方法论。从优化器的
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。
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。
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...
loss = criterion(out, label)这里criterion就是你定义的损失函数 步骤3：反向传播 optimizer.zero_grad(...
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