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...
在Optimizer基类中就定义了add_param_group()函数来实现参数的管理。通常在实例化的时候,第一个参数就是需要被管理的参数。 怎么执行权重更新? step()函数是进行优化操作的,step()函数中实现了对所管理的参数进行更新的步骤。 优化器基类 Optimizer Optimizer 基类的主要属性 defaults: 描述:一个字典,包含优化器的默...
Optimizer类是所有优化方法的父类,它保存参数状态并根据梯度将其更新。这里将分享Optimizer类的构造方法和有关梯度控制的两个方法。构造方法指的是_init_()方法,梯度控制方法包括大家经常用到的的zero_grad()和step()。 1.1 构造方法init() Optimizer的init函数接收两个参数:第一个是需要被优化的参数,其形式必须是...
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,因为optimizer.step()放在每个Mini-batch中。 scheduler.step...
optimizer_name="Adam"):set_model_weights_from_vector(model,x)optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=1.)# 训练循环foriteration in range(maxiter):loss=F.mse_loss(model(input), target)optimizer.zero_grad()loss.bac...
optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 深入用法: optimizer.step(closure) 一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,因此你需要传入一个闭包去允许它们重新计算你的模型。这个闭包应当清空梯度, 计算损失,然后返回。
optimizer.step()optimizer.step(closure)⼀些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数，因此你需要传⼊⼀个闭包去允许它们重新计算你的模型。这个闭包应当清空梯度，计算损失，然后返回。例⼦：for input, target in dataset:def closure():optimizer.zero_grad()output = model(input)loss = ...
当我们使用pytroch的进行混合精度时,会使用scaler,来进行梯度浮点数类型的缩放。在这种情况下optimizer.step()会被scaler.step(optimizer)取代。 已知,如果梯度存在无穷值的时候,scaler会跳过这一轮次的参数更新。 又知,在参数没有更新时执行scheduler.step(),会有标题出现的warning。
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...
optimizer.step() 所以我们的顺序是: 1.先定义网络:写网络Net的Class,声明网络的实例net=Net(), 2.定义优化器 optimizer=optim.xxx(net.parameters(),lr=xxx), 3.再定义损失函数(自己写class或者直接用官方的,compute_loss=nn.MSELoss()或者其他。