PyTorch 梯度更新 / 张生荣

对pytorch中的梯度更新方法详解

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 ...

torch.Tensor.detach()的使用 detach()的官方说明如下: Returns a new Tensor, detached from the current graph. The ...

目录一.激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数二.损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导三. ...

在深度学习中,迁移学习经常被使用,在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务,往往需要保持模型参数不变,而微调与任务相关的模型层. 本文主要介绍,使用tensorflow部分更新模型参数的方法. 1. ...

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 ...

pytorch 梯度NAN异常值 gradient 为nan可能原因: 1.梯度爆炸 2.学习率太大 3.数据本身有问题 4.backward时,某些方法造成0在分母上, 如:使用方法sqrt() 定 ...

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 ...

前言: 反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而 ...

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 ...

错误代码:输出grad为none a = torch.ones((2, 2), requires_grad=True).to(device) b = a.sum() b.backward() prin ...

目录实际问题问题解决思路代码实现 LAST 参考文献实际问题 Pytorch有的时候需要对一些层的参数进行固定,这些层不进行参数的梯度更新问题解决思路那么从理论上来说就有两种办法优化器初 ...

目录 0. 前言 1. 策略梯度算法 2. 使用策略梯度算法解决CartPole问题 0. 前言本节中,我们使用策略梯度算法解决 CartPole 问题.虽然在这个简单问题中,使用随机搜索策略和爬山 ...

背景: 先说一下应用吧,一般我们进行网络训练时,都有一个batchsize设置,也就是一个batch一个batch的更新梯度,能有这个batch的前提是这个batch中所有的图片的大小一致,这样才能组 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

案例背景:视频识别假设每次输入是8s的灰度视频,视频帧率为25fps,则视频由200帧图像序列构成.每帧是一副单通道的灰度图像,通过pythonb里面的np.stack(深度拼接)可将200帧拼接成 ...

因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录. 一.Pytorc ...

前言最近在学习过程中需要用到pytorch框架,简单学习了一下,写了一个简单的案例,记录一下pytorch中搭建一个识别网络基础的东西.对应一位博主写的tensorflow的识别mnist数据集,将其 ...

与优化函数相关的部分在torch.optim模块中,其中包含了大部分现在已有的流行的优化方法. 如何使用Optimizer 要想使用optimizer,需要创建一个optimizer 对象,这个对象会 ...

今天在使用pytorch进行训练,在运行 loss.backward() 误差反向传播时出错 : RuntimeError: grad can be implicitly created only f ...