outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # L1 regularization regularization_loss = 0.0 for param in model.parameters(): regularization_loss += torch.norm(param, 1) loss += 0.01 * regularization_loss#Adjust regularization strength as needed 4、冻结全部或部分网络 当我们指的是...
inputs = inputs.cuda() targets = targets.cuda() # Inference outputs = model(inputs) # Convert logits to class indices outputs = outputs.argmax(dim=1) # Update metrics num_samples += targets.size(0) num_correct += (outputs == targets).sum() return (num_correct / num_samples * 10...
net = models.resnet50() model = Model(net).cuda() #另外别忘了,训练中在输入数据后会有两个outputs: out10, out1000 = model(inputs, add_var) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 四、PyTorch模型保存与读取 1.模型存储格式 PyTorch存储模型主要采用pkl,pt,pth三种格式。就使用层面来说没有区别,这里不做具体...
因此,你需要在调用.cpu()方法之前先将输入数据移至CPU: inputs = inputs.cpu() outputs = model(inputs).cpu() 在这个例子中,我们将输入数据和输出数据都移至了CPU。当然,如果你的操作都是在CPU上完成的,那么你就不需要这样做。如果你有一个混合GPU/CPU的模型(也就是说,模型的一部分在GPU上,另一部分在...
outputs = model(inputs) # 使用上述定义好的损失函数计算损失 loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播计算好的损失 loss.backward() # 更新参数 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...
outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss=loss/accumulation_steps # 将损失值进行累积平均 loss.backward()if(i+1)%accumulation_steps==0:# 达到累积次数则进行参数更新 optimizer.step()optimizer.zero_grad() 4. 清理中间变量 在模型训练过程中,有时候我们会保存一些中间变量(如梯度、中间特征...
optimizer.zero_grad()# 正向,反向,更新outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,targets)loss.backward()optimizer.step()# 计算损失running_loss=running_loss+loss.item()ifbatch_idx%300==299:print('epoch:%d, batch:%5d, loss:%.3f'%(epoch+1,batch_idx+1,running_loss/300))deftest():correct...
model.zero_grad() 1. 4. 网络的前向传播model(inputs) outputs = model(inputs) 1. 5. 得到损失criterion(outputs, labels) 然后将输出的outputs和原来导入的labels作为loss函数的输入就可以得到损失了: loss = criterion(outputs, labels) 1. 6. torch.max预测该样本属于哪个类别的信息 ...
optimizer.zero_grad()# 优化器梯度清零# 前馈,反向,更新outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,targets)loss.backward()optimizer.step()# 计算损失running_loss=running_loss+loss.item()# 注意:loss是个张量,要取其数值,应该用.item()ifbatch_idx%300==299:print('epoch:%d, batch:%5d, loss:%.3f...
outputs = model(inputs) 然后将输出的outputs和原来导入的labels作为loss函数的输入就可以得到损失了: loss = criterion(outputs, labels) 计算得到loss后就要回传损失。要注意的是这是在训练的时候才会有的操作,测试时候只有forward过程。 loss.backward() ...