pytorch 多个loss怎么回传 / 张生荣

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd ...

问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 outpu ...

训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a sec ...

Pytorch的backward()函数假若有多个loss函数,如何进行反向传播和更新呢? x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z ...

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoc ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

在使用Pytorch进行神经网络训练时,有时会遇到训练学习率不下降的问题.出现这种问题的可能原因有很多,包括学习率过小,数据没有进行Normalization等.不过除了这些常规的原因,还有一种难以发 ...

如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型 ...

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 ...

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 ...

需求: 打印梯度,检查网络学习情况 net = your_network().cuda() def train(): ... outputs = net(inputs) loss = criterio ...

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 ...

如果有一个多任务多loss的网络,那么在训练时,loss是如何工作的呢? 比如下面: model = Model(inputs = input, outputs = [y1, y2]) l1 = 0. ...

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: ...

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 = ...

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

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 ...