官方代码链接:github.com/pytorch/visi 定义 如果你已经了解了EMA的理论,你就能明白,EMA本质是对变量的一种加权平均。在深度学习中,“变量”指的是我们要学习的模型权重。 那么,为什么要对模型的权重进行加权平均呢?正常情况下,我们训练模型,保存在验证集表现最好的模型权重就好了。瓦砾认为,模型权重在最后的n步内...
PyTorch 代码实现 下面看看代码实现 class EMA(): def __init__(self, decay): self.decay = decay self.shadow = {} def register(self, name, val): self.shadow[name] = val.clone() def get(self, name): return self.shadow[name] def update(self, name, x): assert name in self.shadow ...
EMA-PyTorch 是由 GitHub 用户 lucidrains 开发的一个开源项目,旨在为 PyTorch 用户提供一种简单而高效的方式来跟踪模型参数的指数移动平均。该库的设计理念是轻量级和易用性,使得研究人员和开发者可以轻松地将 EMA 技术整合到他们的 PyTorch 项目中。 安装和基本使用 EMA-PyTorch 的安装非常简单,只需要通过 pip 进...
在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据:...
pytorch EMA实现 pytorch embedding训练,PyTorch-10自定义数据集实战(Loaddata自定义数据集、Buildmodel创建一个模型、TrainandTest、TransferLearning迁移学习)我们以PokemonDataset作为自定义数据集:数据集下载地址主要以下面5类小精灵。查看一下分别有多少张图片,以
默认情况下,DataLoader使用单进程数据加载。在Python进程中,全局解释器锁(GIL)防止跨线程真正地完全并行化Python代码。为了避免在加载数据时阻塞计算代码,PyTorch提供了一个简单的开关,只需将参数 num_workers 设置为正整数即可执行多进程数据加载。 Memory Pinning ...
在PyTorch中,可以使用torch.optim.lr_scheduler模块中的ema_函数来实现EMA。这个函数可以随时间计算给定张量的EMA。下面是一个如何使用它的例子: pythonCopy import torch from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialMovingAverage # 使用0.999的beta值初始化EMA对象 ema = ExponentialMovingAverage(0.999) # 定义价...
pytorch_ema A small library for computing exponential moving averages of model parameters. This library was originally written for personal use. Nevertheless, if you run into issues or have suggestions for improvement, feel free to open either a new issue or pull request. ...
EMA的有效性解释 EMA之所以有效，主要在于它能够调整梯度下降的步长。通过对梯度进行加权平均，相当于对学习率进行了动态调整，使得模型在收敛过程中更加稳定。PyTorch实现示例 在深度学习框架PyTorch中，实现EMA相对简便。下面是一个基本的实现代码片段：代码示例展示了如何在训练过程中维护影子权重并应用EMA。
A simple way to keep track of an Exponential Moving Average (EMA) version of your Pytorch model - lucidrains/ema-pytorch