接下来,我们可以使用reduce_max函数沿着第二维度(宽度)求取每个通道的最大值。由于RGB图像有三个通道,我们可以使用dim=1来指定求取最大值的维度。 # 沿着第二维度(宽度)求取每个通道的最大值max_values=torch.reduce_max(image_tensor,dim=1)print(max_values) 1. 2. 3. 4. 输出结果为: tensor([[255,...
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True。 14.MultiLabelSoftMarginLoss class torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能: SoftMarginLoss多标签版本,a multi-label one-versus-all loss based on max-entropy, 计算公式: 参数: w...
功能:余弦周期调整学习率 T_max表示下降周期,只是往下的那一块。eta_min表示学习率下限,调整方式: 直接代码感受: 5.ReduceLROnPlateau 功能:监控指标,当指标不再变化则调整,这个非常实用。可以监控loss或者准确率,当不在变化的时候,我们再去调整。 主要参数: -mode:min/max两种模式(min就是监控指标不下降就调整,...
# --- 5 Reduce LR On Plateau ---loss_value = 0.5accuray = 0.9factor = 0.1mode = "min"patience = 10 # 连续10次损失不下降时执行一次lr=lr*0.1cooldown = 10 # 先冷却10个epoch,这时候不监控min_lr = 1e-4verbose = True # 会打印多少次信息,更新多少次学习率scheduler_lr = optim.lr_sch...
自适应学习率衰减:这种策略会根据模型的训练进度自动调整学习率,可以使用 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 类来实现。例如,如果模型的验证误差停止下降,那么就减小学习率;如果模型的训练误差上升,那么就增大学习率。 自适应函数实现学习率调整:不同层不同的学习率。
def reduce_value(value, average=True):world_size = get_world_size()if world_size < 2: # 单GPU的情况return value with torch.no_grad():dist.all_reduce(value) # 对不同设备之间的value求和if average: # 如果需要求平均,获得多块GPU计算loss的均值...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction=‘elementwise_mean’) 功能: 将输入经过 softmax 激活函数之后,再计算其与 target 的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是nn.NLLLoss...
当指标度量停止改进时，ReduceLROnPlateau会降低学习率。这很难可视化，因为学习率降低时间取决于您的模型、数据和超参数。12、自定义学习率调度器 如果内置的学习率调度器不能满足需求，我们可以使用lambda函数定义一个调度器。lambda函数是一个返回基于epoch值的乘法因子的函数。LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:将输入经过softmax激活函数之后,再计算其与target的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()...
SBP 逻辑与物理 Tensor 的对应关系（SBP 描述了 逻辑上的 Tensor 和 物理上的 Tensor 的映射关系。SBP 全称叫做 SbpParallel，是三种基础映射的首字母组合：Split、Broadcast、Partial，其中 Partial 是一个 reduce 操作，包括 PartialSum、PartialMin、PartialMax等）采用这样一套简洁设计可解决分布式并行的各种难题，...