零初始化(Zero Initialization):将所有的权重和偏置初始化为零。这种方法简单直接,但在实践中这种方法很少使用,因为它会导致所有的神经元具有相同的更新,并且会带来梯度消失问题等等。 随机初始化(Random Initialization):将权重和偏置随机地初始化为较小的随机值。这可以打破对称性,并为神经元提供不同的起点,促进网络...
PyTorch提供了几种常见的参数初始化方式的实现 Xavier Initialization: 基本思想是维持输入和输出的方差一致,避免了所有的输出值都为0, 使用于任何激活函数 # Xavier 均匀分布:torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain = 1), 服从均匀分布U(-a, a),# 分布参数a=gain * sqrt(6 / (fan_in + fan_out)...
def main():world_size =2mp.spawn(example,args=(world_size,),nprocs=world_size,join=True) if__name__=="__main__":# Environment variables which need to be# set when using c10d's default "env"# initialization mode.os.environ["MASTER_ADDR"] = "local...
得到非零元素 torch.nonzero(tensor) # index of non-zero elementstorch.nonzero(tensor==0) # index of zero elementstorch.nonzero(tensor).size(0) # number of non-zero elementstorch.nonzero(tensor == 0).size(0) # number of zero elements 判断...
zero_grad():清空所管理参数的梯度 step():执行一步更新操作 add_param_group():添加参数组 state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 pytorch特性:张量梯度不自动清零。 四、以SGD优化器为例(随机梯度下降) import torch.optim as optim ...
model.zero_grad()会把整个模型的参数的梯度都归零, 而optimizer.zero_grad()只会把传入其中的参数的梯度归零. torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过 Softmax。torch.nn.CrossEntropyLoss 等价于 torch.nn.functional.log_softmax + torch.nn.NLLLoss。 loss.backward() 前用 optimizer.zero_grad() 清除...
图像修复是人工智能研究的一个活跃领域,人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好的修复结果。在本文中,我们将讨论使用神经网络,特别是上下文编码器的图像修复。本文解释并实现了在CVPR 2016中提出的关于上下文编码器的研究工作。 上下文编码器 为了开始使用上下文编码器,我们必须了解什么是“自编码器”。自编码器在结构上...
[源码解析] PyTorch 分布式之 ZeroRedundancyOptimizer pytorchhttps网络安全编程算法 PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。 罗西的思考 2022/05/09 1K0 [源码解析] PyTorch 分...
def train(data):inputs, labels = data[0].to(device=device), data[1].to(device=device)outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step() 2. 使用分析器记录执行事件 通过上下文管理器启用分析器,并接受几个参数,其中一些最有用的是: ...
Zero-shot 设置是不微调语言模型并直接在目标数据集上运行推理的设置。例如，在 WebText 上预览一个 LM，并直接尝试预测 Amazon 影评数据集的下一个单词。 模型架构（GPT-2） 我们的 LM 使用基于 transformer 的架构。该模型主要遵循 OpenAI GPT 模型的细节，并进行了一些修改。层规范化被移动到每个子块的...