▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) 回到顶部 norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: ||x||1=∑k|xk|||x||1=∑k|xk| 二范式: ||x||1=√∑kx2k||x||1=∑kxk2 a.norm(k,dim) 这个dim,可以不填,不填就是整个tensor的范式 a=torch.full([8],1.) b...
(1)norm(求范数) (2)Mean, sum (求均值、求和) (3)prod (求元素乘积) (4)Max, min, argmin, argmax (求最大、最小值,求最大值、最小值的位置) (5)Kthvalue, topk (属性统计,求属性排在前面的操作) 下面依次介绍 Norm(范数)不同于normalize(正则化) 这里先解释一下范数的概念,范数可以认为是一...
问在PyTorch中嵌入创建了具有大于max_norm的范数的嵌入EN很多 Java web 应用和服务，包括开源的和商业化...
最后定义了一个“裁剪系数”变量clip_coef,为传入参数max_norm和total_norm的比值(+1e-6防止分母为0的情况)。如果max_norm > total_norm,即没有溢出预设上限,则不对梯度进行修改。反之则以clip_coef为系数对全部梯度进行惩罚,使最后的全部梯度范数归一化至max_norm的值。注意该方法返回了一个 total_norm,实际...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm) scaler.step(optimizer) scaler.update() Parameters 优化器(torch.optim.Optimizer)–拥有要缩放的渐变的优化器。 Note unscale_()不会引起CPU-GPU同步。 Warning unscale_()每个 step() 调用,每个优化程序仅应调用一次unscale_(),并且仅在为...
max_norm – 梯度的最大范数 norm_type – 规定范数的类型,默认为L2 不椭的椭圆 提出:梯度裁剪在某些任务上会额外消耗大量的计算时间,可移步评论区查看详情。 4、扩展单张图片维度 因为在训练时的数据维度一般都是 (batch_size, c, h, w),而在测试时只输入一张图片,所以需要扩展维度,扩展维度有多个方法: ...
4.1.3 max_norm和norm_type max_norm,norm_type是获取到embedding后做正则化; norm_type的可取值为1,2. 分别表示范式1和范式2,默认是2. max_norm是定义范式中的最大值,如果embeding中的值大于这个阈值,则会重新做一下norm
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...
对Tensor中的元素进行范围过滤,不符合条件的可以把它变换到范围内部(边界)上,常用于梯度裁剪(gradient clipping),即在发生梯度离散或者梯度爆炸时对梯度的处理,实际使用时可以查看梯度的(L2范数)模来看看需不需要做处理:w.grad.norm(2) 1grad = torch.rand(2, 3) * 15#0~15随机生成2print(grad.max(), gra...
importos, torch, torch.nnasnn, torch.optimasoptim# 1. 使用QuantStub/DeQuantStub定义模型classQATCNN(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.quant = torch.quantization.QuantStub()self.conv1 = nn.Conv2d(1,16,3, padding=1)self.relu1 = nn.ReLU()self.pool = nn.MaxPool...