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...
max_lr = 1e-3, # Upper learning rate boundaries in the cycle for each parameter group steps_per_epoch = 8, # The number of steps per epoch to train for. epochs = 4, # The number of epochs to train for. anneal_strategy = 'cos') # Specifies the annealing strategy 使用ann...
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...
lp_norm 用到的算子有 + ,幂次方,取最大值,取绝对值+:可通过tbe.dsl.vadd接口实现。取最大值:可以通过tbe.dsl.reduce_max接口实现。取绝对值:可以通过tbe.dsl.vabs接口实现幂次方:可以通过tbe.dsl.vmuls, tbe.dsl.exp , tbe.dsl.log 接口实现 ...
(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 ...
scheduler=CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=32,# Maximum numberofiterations.eta_min=1e-4)# Minimum learning rate. 两位Kaggle大赛大师Philipp Singer和Yauhen Babakhin建议使用余弦衰减作为深度迁移学习[2]的学习率调度器。 8、CosineAnnealingWarmRestartsLR ...
主要参数: T_max下降周期,eta_min学习率下限 调整方式: ηt=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTmaxπ))ηt=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTmaxπ)) 结果 图5 余弦周期调整学习率CosineAnnealingLR 5、ReduceLRonPlateau 功能:监控指标,当指标不再变化则调整(很实用) 比如监控Loss不再下降、...
T_max = 32, # Maximum number of iterations. eta_min = 1e-4) # Minimum learning rate. 两位Kaggle大赛大师Philipp Singer和Yauhen Babakhin建议使用余弦衰减作为深度迁移学习[2]的学习率调度器。 8、CosineAnnealingWarmRestartsLR CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如,每个轮...
(self.Wz(x)+self.Rz(h_prev))o=torch.sigmoid(self.Wo(x)+self.Ro(h_prev))i_tilde=self.Wi(x_conv)+self.Ri(h_prev)f_tilde=self.Wf(x_conv)+self.Rf(h_prev)m_t=torch.max(f_tilde+m_prev,i_tilde)i=torch.exp(i_tilde-m_t)f=torch.exp(f_tilde+m_prev-m_t)c_t=f*c_prev...