pytorch 同一个loss可以多次反传吗 / 张生荣

pytorch 多个反向传播操作

之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

detach 官方文档中,对这个方法是这么介绍的. detach = _add_docstr(_C._TensorBase.detach, r""" Returns a ...

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from ...

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 ...

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 ...

最近听了张江老师的深度学习课程,用Pytorch实现神经网络预测,之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow,听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做,而且更方便快捷 ...

首先这两者有着本质上区别 model.eval()是用来告知model内的各个layer采取eval模式工作.这个操作主要是应对诸如dropout和batchnorm这些在训练模式下需要采取不同操作的 ...

optim 的基本使用 for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss() optimiter = ...

目录 .numpy() .item() .cpu() .detach()和.data(重点) 补充:关于.data和.cpu().data的各种操作总结 .numpy() Tensor.numpy( ...

finetune分为全局finetune和局部finetune.首先介绍一下局部finetune步骤: 1.固定参数 for name, child in model.named_children() ...

错误信息: RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with ...

Do need to use model.eval() when I test? Sure, Dropout works as a regularization for preventing over ...

目录 1.关于with 2.关于withtorch.no_grad(): 附:pytorch使用模型测试使用withtorch.no_grad(): 总结 1.关于with with是python中上 ...

前言今天的主要内容是:LayIM消息中图片,文件的上传对接.用户状态的监听.群在线人数的监听.下面我将挨个介绍. 图片上传关于Spring boot中的文件上传的博客很多,我也是摘抄了部分代码.上 ...

背景:对 python 不熟悉,能看懂代码,也能实现一些简单的功能,但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟,所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦,尤其是在 batch_si ...

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 ...

目录首先我们来分析一下需求一. 格式校验二. 文件切片三. 断点续传 + 秒传 + 上传进度 PM:喂,那个切图仔,我这里有个100G的视频要上传,你帮我做一个上传后台,下班前给我哦,辛苦了. ...

目录 1.分片上传 1.1 什么是分片上传 1.2 分片上传的场景 2.断点续传 2.1 什么是断点续传 2.2 应用场景 2.3 实现断点续传的核心逻辑 2.4 实现流程步骤 3.分片上传/断点上传 ...