梯度裁剪pytorch / 张生荣

PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作

近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况,需要中断重新训练,会很麻烦.因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制,修改之后,不再出现loss为nan的情 ...

tensorflow中的梯度计算和更新为了解决深度学习中常见的梯度消失(gradient explosion)和梯度爆炸(gradients vanishing)问题,tensorflow中所有的优 ...

目的: 在训练神经网络的时候,有时候需要自己写操作,比如faster_rcnn中的roi_pooling,我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像,前向传播可以检查流程和计算的正确性,而反向传 ...

pytorch 权重weight 与梯度grad 可视化查看特定layer的权重以及相应的梯度信息打印模型观察到model下面有module的key,module下面有features的key ...

PyTorch编写代码遇到的问题错误提示:no module named xxx xxx为自定义文件夹的名字因为搜索不到,所以将当前路径加入到包的搜索目录解决方法: import sys sys ...

pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor ...

目录前言 1.Transformer模型 2.环境准备 3.代码实现 3.1. 导入库以及定义超参 3.2. 模型构建 3.3. 数据预处理 3.4. 模型训练以及评估 3.5. 模型运行 4.总结 ...

目录摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构计算mean和std 生成数据集摘要 RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大. 所谓“VGG式”指的是: ...

本文实例讲述了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概念 1.1.循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network, R ...

本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下代码如下: import tensorflow as tf import numpy ...

背景使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

前提:我训练的是二分类网络,使用语言为pytorch Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tenso ...

在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算,也就是下图中的d,e节点,而对非叶节点,也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度(因为一般来说只有叶节点才需要去更新),这样可以节省很大部 ...

基础知识 tensors: tensor在pytorch里面是一个n维数组.我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图,从而能够计算梯度.在pytorch中一般叫做d ...

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 ...

我就废话不多说,看例子吧! import torch.nn as nn outputs = model(data) loss= loss_fn(outputs, target) optimizer.z ...

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和T ...