pytorch 如何监测梯度 / 张生荣

pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程

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 ...

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 ...

在PyTorch中,torch.Tensor类是存储和变换数据的重要工具,相比于Numpy,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient) ...

目录梯度线性回归(linear regression) 模拟数据集加载数据集定义loss_function 梯度 PyTorch的数据结构是tensor,它有个属性叫做requires_gra ...

获取无梯度Tensor 遇到的问题: 使用两个网络并行运算,一个网络的输出值要给另一个网络反馈.而反馈的输出值带有网络权重的梯度,即grad_fn=<XXXBackward0>. 这时候如 ...

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 ...

一.PyTorch 检查模型梯度是否可导当我们构建复杂网络模型或在模型中加入复杂操作时,可能会需要验证该模型或操作是否可导,即模型是否能够优化,在PyTorch框架下,我们可以使用torch.aut ...

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 ...

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 ...

目录激活函数多层感知机的PyTorch实现激活函数前两节实现的传送门 pyTorch深度学习softmax实现解析 pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现析前两节 ...

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 ...

pytorch中如何只让指定变量向后传播梯度? (或者说如何让指定变量不参与后向传播?) 有以下公式,假如要让L对xvar求导: (1)中,L对xvar的求导将同时计算out1部分和out2部分: ( ...

有两种方式直接把模型的参数梯度设成0: model.zero_grad() optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.paramet ...

一.禁止计算局部梯度 torch.autogard.no_grad: 禁用梯度计算的上下文管理器. 当确定不会调用Tensor.backward()计算梯度时,设置禁止计算梯度会减少内存消耗.如果需要 ...