这样配置后,创建的优化器和调度器保持原有设置,但追踪器获得了对它们的引用。此外,应保留optimizer.step(),但需要从训练循环中移除scheduler.step()。最后一个必要修改是将验证分数传递给追踪器。对于MNIST示例,在test函数中添加以下代码:model,...
y) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() ...
在面向 PyTorch* 的英特尔® 扩展中,我们提供多个定制的运算符来加速处理常见的拓扑结构,例如Fused Interaction、Merged Embedding Bag等等,用于 DLRM推荐模型和对象检测模型中的ROIAlign、FrozenBatchNorm 等。 优化器(Optimizer)优化 优化器的性能在训练性能中发挥着不可忽视的作用,我们在面向 PyTorch* 的英特尔® ...
命令: python3 -m pip install transformers --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 这里需要注意的:如果是从huggingface.co下载模型,由于国内不能访问,所以建议先配置一下环境变量(国内镜像站点https://hf-mirror.com),export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 2.2、生成式模型 以下是一段古...
loss = nn.CrossEntropyLoss()# 因为是分类任务,所以loss function使用 CrossEntropyLossoptimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# optimizer 使用 Adamnum_epoch =10# 开始训练forepochinrange(num_epoch): epoch_start_time = time.time() ...
1criterion =nn.CrossEntropyLoss()2#分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数3optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)#lr learning rate 学习速率,学习速率0.01比较小的时候比较稳定45forepochinrange(2):#loop over the dataset multiple times,进行2轮的学习训练6running_loss = 0.07for...
optimizer.step()#更新参数 if idx%100==0: print("epoch:{},iteration:{},loss:{}".format(epoch,idx,loss.item())) losses.append(loss.item()) #每100批数据采样一次loss,记录下来,用来画图可视化分析。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
“Optimizer.step#SGD.step”和“enumerate(DataLoader)#_SingleProcessDataLoaderIter.next” 是高级Python端函数。 当你在右上角选择“流事件”为“异步”时,你可以看到操作符及其启动的kernel之间的关系。 你还可以在跟踪视图中查看 GPU 利用率和估计的 SM 效率。它们沿着时间线绘制: ...
train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device) print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {train_loss:.4f}') 八、 数据预测 8.1预测函数及预测 编写预测函数: def predict(model, dataloader, device): model.eval() ...
optimizer.step() # 更新权重参数 mean_loss = np.mean(loss_list) print("loss: ", mean_loss) if __name__ == '__main__': x_train = torch.randn(100, 4) # 生成100个4维的随机数,作为训练集的 X y_train = torch.randn(100, 1) # 作为训练集的label ...