KeyError: 'multi_scale_loss' 通常表示你尝试访问一个字典中不存在的键 'multi_scale_loss'。 在Python中,当你尝试访问字典中不存在的键时,会触发KeyError异常。针对这个错误,你可以采取以下几种解决方法: 检查键名拼写是否正确: 确保你尝试访问的键名 'multi_scale_loss' 拼写正确,没有多
scale loss 氧化皮损耗相关短语 refractory corrosion (损耗) 耐火材料侵蚀 runaway corrosion (氧化膜) 脱落腐蚀 Minsk oil (氧化煤油) 明斯克起泡剂 tin ash (锡与铅的混合氧化物) 锡灰 Winkler reagent (氯化亚铜氯化铵氢氧化铵水溶液) 温克勒氏试剂 heavy magnesia (从海水提制的氧化镁) 重镁氧 silica (二...
动态缩放损失loss_scale的用法主要包括以下几个步骤: (1) 初始化动态缩放因子:在训练开始前,需要初始化一个动态缩放因子,通常可以选择一个较小的数值作为初始值。 (2) 计算损失函数:在每一轮训练中,首先计算损失函数的数值。 (3) 利用动态缩放因子缩放损失:将损失函数的数值乘以动态缩放因子,得到缩放后的损失函数...
因为混合精度训练的loss scale,也叫grad scale。论文中叫loss scale,因为实现方法是算梯度前将算梯度用到的loss放大,但这不影响我们通常理解的loss;这个方法的目的是将grad 放大,所以也有的地方称其为grad scale。 参考:MIXED PRECISION TRAINING,发表在iclr2018 scale是为了放大梯度,避免fp16的梯度出现下溢,梯度由于...
The proposed method, called the scale-balanced loss, does not add any extra computational cost to the original pipelines. By re-weighting strategy, the proposed method significantly improves the accuracy of multi-scale object detection, especially for small objects. Comprehensive experiments indicate ...
混合精度模式下替换LossScaleOptimizer 如果您的原始脚本中未使用LossScaleOptimizer,可以直接跳过该迁移点。 通常,用户原始脚本在使用混合精度提升性能时,会使用LossScaleOptimizer保证精度,由于NPU上浮点溢出的行为是全局标志置位而非产生Inf或NaN的输出,所以您需要
Exception: Current loss scale already at minimum - cannot decrease scale anymore. Exiting run. 这个情况, 说明梯度发生了上溢而不是下溢. 因为即使不使用loss scale, gradients都超出了fp16表示的上限( inf或者NaN). 因此我们主要是解决上溢的问题. ...
pix2tex: Using a ViT to convert images of equations into LaTeX code. - scale loss according to micro batch size · datakami-models/LaTeX-OCR@8c95ceb
loss = tf.nn.compute_average_loss( per_example_loss, sample_weight=sample_weight, global_batch_size=GLOBAL_BATCH_SIZE) # Add scaled regularization losses. loss += tf.nn.scale_regularization_loss(tf.nn.l2_loss(weights)) return loss相关...
如果LossScaleOptimizer.dynamic為 False,則為無。 每dynamic_growth_steps個具有有限梯度的連續步驟,損失規模都會增加。 initial_scale初始損失規模。 如果LossScaleOptimizer.dynamic為 False,則此數字與LossScaleOptimizer.loss_scale相同,因為損失比例永遠不會改變。