self.__dict__.update(state_dict)def get_last_lr(self):""" Return last computed learning rate by current scheduler."""returnself._last_lr def get_lr(self):# Compute learning rate using chainable form of the sche
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ok .let's learning pytorn##first is the tourial of deeplearning with pytorch for 60 minutes ###this is some basic operate of tensor in py torch ###torch 和numpy 之间的转换 #autograd ##baceward 向后传播是标量向后传播,如果是tensor向后传播,必须要增加一个系数,这个系数的意思就是将这个tens...
pytorch learning rate技巧 在进行深度学习训练时,选择合适的学习率至关重要。一个不合适的学习率可能会导致训练过程不稳定,进而使模型无法收敛。在我的工作中,我遇到了一个使用 PyTorch 时的学习率问题,这促使我深入研究并记录下这一过程,这是我整理的内容。 问题背景 当我尝试训练一个图像分类模型时,模型的准确率...
batch_size =256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, root='D:/Jingxian Li/Documents/Machine Learning/5 Pytorch') 定义和初始化模型 num_inputs =784num_outputs =10classLinearNet(nn.Module):def__init__(self, num_inputs, num_outputs):super(LinearNet, self).__...
pytorch-metric-learning包含9个模块,每个模块都可以在现有的代码库中独立使用,或者组合在一起作为一个完整的训练、测试工作流。 1.1、自定义度量学习损失函数 损失函数可以使用距离、规约方法和正则化方法来进行定制化。在下面的图表中,miner在批量中找到难训练的样本对的索引,这些索引被索引到距离矩阵。 2、距离度量 ...
pytorch损失函数封装在torch.nn中。 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样本的模型。 note:由于PyTorch神经网络模型训练过程中每次传入一个mini-batch的数据,因此pytorch内置损失函数的计算出来的结果如果没有指定reduction参数,则默认对mini-batch取平均...
Pytorch(1): repeat, repeat_interleave, tile的用法 本文简单记录了一下pytorch中几个关于张量元素复制的接口的用法,如果有表达不清晰的地方欢迎指正,最佳排版: Pytorch Learning Notes(2): repeat, repeat_interleave, tile torch.repeat 使张量沿着某个维度进行复制, 并且不仅可以复制张量,也可以拓展张量的维…阅读...
net=Net()# 定义DQN 网络classclassDQN(object):def__init__(self):# 建立一个评估网络(eaval) 和 Q现实网络 (target)self.eval_net,self.target_net=Net(),Net()# 用来记录学习到第几步了self.learn_step_counter=0# for target updating# 用来记录当前指到数据库的第几个数据了self.memory_counter=...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [3] 梯度下降法 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [2] 神经网络常用的损失函数”中我们介绍了神经网络常用的损失函数。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及基于梯度下降的一类优化算法。首先介绍梯度下降法的