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,...
ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08, verbose=False) """ Args: optimizer (Optimizer):优化器 mode (str):'min'模式检测metric是否不再减小,'max'模式检测metric是否不再增大;Default: 'min...
准备开一个专题,写写pytorch中常用的CUDA算子源码,作为基础储备,索性就从最基础的Reduce操作开始吧! 0x00 前言 在神经网络的计算中,对一组数据进行规约是非常常见的操作,譬如规约求和(ReduceSum)、规约求最大最小值(ReduceMax, RedeceMin)等基础算子。 在CUDA中进行数据规约是每一个CUDA学习者绕不开的训练,在《...
调整方式:, 这个观察一下代码: CosineAnnealingLR 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: 下面直接从代码中感受: 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...
)# 使用MAX操作得到最大数值dist.all_reduce(rank_to_use, op=ReduceOp.MAX, group=self.process_group)ifrank_to_use.item() == -1:raiseValueError("BUG! Expected rank_cond to be true for at least one process.")returnrank_to_use.item()# 返回全部ranks ...
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值,但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data,即是最大的值;第二个元素是label,即是最大的值对应的索引。由于我们只需要label(最大值的索引),所以有 _
这个损失函数,就是根据真实类别去获得相应的 softmax 之后的概率结果,然后取反就是最终的损失。还别说,真能反应模型好坏,因为第一个类分错了,所以损失就大,看到没。 「2 nn.BCELoss」 这个是交叉熵损失函数的特例,二分类交叉熵。注意:输入值取值在 [0,1] ...
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。
softmax 涉及到两次规约,这里我们先介绍使用的规约策略。我们先用 sum 规约介绍,其实 max 规约几乎如出一辙。 交叉配对规约:reduce=0 向量长度是 size(假设 size 是 2 的幂次方),交叉配对的原理是不断将奇数位置的元素加到偶数位置,最终将所有元素的和存放在起始位置。 以代码举例说明,这里重点说明第 65 行的...
(5)ReduceLRonPlateau 功能:监控指标,当指标不再变化则调整。可以监控loss或者准确率,当不再变化的时候,我们再去调整。 主要参数: mode:min/max 两种模式 min:如果监控指标不再下降则调整学习率,一般用来监控loss max:如果监控指标不再上升则调整学习率,一般用来监控accuracy ...