torch.nn.LPPool2d(norm_Type,kernel_size,stride,ceil_mode) 参数参数意义 kernel_size(int or tuple) max pooling的窗口大小 stride(int,tuple,optional) max pooling的窗口移动步长 padding(int or tuple,optional) 输入的每一条边补充0的层数 dilation(int or tuple,optional) 控制窗口中元素的字符 return_in...
loss.backward():反向传播,计算当前梯度。 nn,utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2):对梯度进行裁剪,防止梯度爆炸。 optimizer.step():更新模型的参数。 3、怎么获得梯度的norm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 对于模型的每个参数,计算其梯度的L2范数f...
max_norm (python:float, optional) – 最大范数,如果嵌入向量的范数超过了这个界限,就要进行再归一化。 norm_type (python:float, optional) – 指定利用什么范数计算,并用于对比max_norm,默认为2范数。 scale_grad_by_freq (boolean, optional) – 根据单词在mini-batch中出现的频率,对梯度进行放缩。默认为Fal...
norm_layer= functools.partial(nn.BatchNorm2d, affine=True, track_running_stats=True) elif norm_type=='instance': norm_layer= functools.partial(nn.InstanceNorm2d, affine=False, track_running_stats=False) elif norm_type=='none': norm_layer=lambda x: Identity()else: raise NotImplementedError('...
norm_type (float, optional) - 对于max_norm选项计算p范数时的p scale_grad_by_freq (boolean, optional) - 如果提供的话,会根据字典中单词频率缩放梯度 weight weight (Tensor) -形状为(num_embeddings, embedding_dim)的模块中可学习的权值 例子
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
norm_type – 规定范数的类型,默认为L2 知乎用户 @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。 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: ...
super(BasicConv2d, self).__init__() self.conv= nn.Conv2d(in_channels, out_channels, **kwargs) self.relu= nn.ReLU(inplace=True) self.bn=nn.BatchNorm2d(out_channels)defforward(self, x): x=self.conv(x) x=self.relu(x) x=self.bn(x)returnx...
class torch.nn.LPPool2d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)对输入信号提供2维的幂平均池化操作。输出的计算方式: $$f(x)=pow(sum(X,p),1/p)$$ 当p为无穷大的时候时,等价于最大池化操作 当p=1时,等价于平均池化操作参数kernel_size, stride的数据类型:...
## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码)importtorchfromtorch.nn.parameterimportParameterfrom.moduleimportModulefrom..importfunctionalasFclassEmbedding(Module):def__init__(self,num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq=False,sparse=False,_weight=...