#_ 表示不需要该项train_dataset, seq_len, n_features =create_dataset(train_df) val_dataset, _, _=create_dataset(val_df) test_normal_dataset, _, _=create_dataset(test_df) test_anomaly_dataset, _, _= create_dataset(anomaly_df) 构建LSTM 自动编码器 自动编码器的工作是获取一些输入数据,将...
复制 import torch# Creates once at the beginning of trainingscaler=torch.cuda.amp.GradScaler()for data, label in data_iter:optimizer.zero_grad()# Casts operations to mixed precisionwith torch.cuda.amp.autocast():loss=model(data)# Scales the loss, and calls backward()# to create scaled grad...
XML复制 # auto_anom_mnist.py # PyTorch 1.0.0 Anaconda3 5.2.0 (Python 3.6.5) # autoencoder anomaly detection on MNIST import numpy as np import torch as T import matplotlib.pyplot as plt # --- def display(raw_data_x, raw_data_y, idx): label = raw_data_y[idx] # like...
importtorch# Creates once at the beginning of trainingscaler=torch.cuda.amp.GradScaler() fordata, label in data_iter:optimizer.zero_grad()# Casts operations to mixed precisionwithtorch.cuda.amp.autocast():loss=model(data) # Scales the loss, an...
PyTorch 提供了很多调试工具,例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。请确保当你需要调试时再打开调试器,不需要时要及时关掉,因为调试器会降低你的训练速度。 14 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold...
# to create scaled gradients scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 5. 考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减(而不是 L2 正则化)的 Ada...
# to create scaled gradients scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 在NVIDIA V100 GPU上对多个NLP和CV的benchmark进行测试,Huang和他的同事们发现使用AMP在FP32训练收益率...
# to create scaled gradients scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 5. 考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减(而不是 L2 正则化)的 Ada...
# to create scaled gradients scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() Huang及其同事在NVIDIA V100 GPU上对一些常用语言和视觉模型进行了基准测试,发现在FP32训练中使用AMP提高...
importtorch# Creates once at the beginning of trainingscaler=torch.cuda.amp.GradScaler()fordata,labelindata_iter:optimizer.zero_grad()# Casts operations to mixed precisionwithtorch.cuda.amp.autocast():loss=model(data)# Scales the loss, and calls backward()# to create scaled gradientsscaler.scal...