model = MyModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(num_epochs): model.train() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. ...
所以训练过程也非常简单,在compile方法里设置好optimizer,loss和metrics,就可以开始训练了。 看看functional api怎么样 接下来,让我们增加一些自定义过程,假设我们不使用compile方法里设置的loss,而是希望自定义误差计算和梯度更新的方式,我们需要用subclassing api实现一个Model子类,然后重写train_step方法。 class CustomMode...
loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss waste_time = time.time() - start_time # print('\nEpoch:'+str(epoch+1)+'/'+str(Epoch)) # print('iter:'+str(iteration)+'/'+str(epoch_size)+'||Total Loss: %.4f || %.4fs/step'%(total_loss/(iteration+1),waste_time)) ...
optimizer.zero_grad()train_loss.backward()optimizer.step()train_losses.append(train_loss.detach().numpy())withtorch.no_grad():fordatainval_loader:y_val=model.forward(data)loss1=criterion(y_val[:,0],data.y[0])loss2=criterion(y_val[:,1],data.y[1])val_loss=0.8*loss1+0.2*loss2 #s...
train_loss = loss_fn(y_pred, y_train) if(i +1) %100==0: print(i +1, train_loss.item) model.zero_grad train_loss.backward optimizer.step 测试模型准确率 total =0; correct_count =0 fortest_images, test_labelsintest_dl: foriinrange(len(test_labels)): ...
(1)optimizer.step() 1. 这是大多数优化器都支持的简化版本,使用如下的backward()方法来计算梯度的时候会调用它。 for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward()
train_X,train_y)# 训练的forwardloss.backward()# 参数更新self.optimizer.step()self.optimizer.zero...
# Backward 反向传播 loss.backward() # Optimize - https://pytorch.org/docs/master/notes/amp_examples.html # 模型反向传播accumulate次(iterations)后再根据累计的梯度更新一次参数 if ni - last_opt_step >=accumulate: #optimizer.step参数更新
loss.backward()# clip gradient norm _=bmt.optim.clip_grad_norm(optimizer.param_groups,max_norm=10.0,scale=optimizer.scale,norm_type=2)bmt.optim_step(optimizer,lr_scheduler) 04运行代码 运行代码的方式和上节所给出的一样,你可以根据 PyTorch 版本选择其中的一个,具体命令可以参照上节:运行分布式训练代...
cross_entropy_loss = cross_entropy_loss.to(device=device) # 8.Optimizer learning_rate = 1e-2 optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) # 9. Set some parameters to control loop # epoch epoch = 80 total_train_step = 0 ...