pytorch 实现权重衰减函数 / 张生荣

Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...

在TensorFlow中,权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的. 而PyTorch则提供了另一种方法:首先应该声明张量,然后修改张量的权重.通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权 ...

scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在 ...

pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pt ...

目录函数作用: 举个栗子: 实例演示总结函数作用: 该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序. 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元 ...

目录一.普通用法(手动调整size) 二.特殊用法:参数-1(自动调整size) 一.普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape.resize,重新调整Tensor的形状. i ...

目录一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 2. 代码举例总结一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 1.1 官网:torch.stack(),函数定义及 ...

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于 ...

我们在用神经网络求解PDE时, 经常要用到输出值对输入变量(不是Weights和Biases)求导: 在训练WGAN-GP 时, 也会用到网络对输入变量的求导. 以上两种需求, 均可以用pytorch ...

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.nu ...

我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合. 基于pytorch的深度神经网 ...

目录用法介绍代码介绍用法介绍 pytorch中的Parameter函数可以对某个张量进行参数化.它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型,同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中,当更 ...

pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pyt ...

最近用到了上采样下采样操作,pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成 def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mod ...

目录一.官方文档介绍二.torch.nn.Conv2d()函数详解参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) 参数groups——分组卷积总结一.官方文档介绍官网 nn.Conv2d ...

class torch.nn.Sequential(* args) 一个时序容器.Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中.当然,也可以传入一个OrderedDict. 为了更容易的理解如何使 ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录一.Numpy实现网络二.Pytorch:Tensor 三.自动求导 1.PyTorch:Tensor和auto_grad 总结 Pytorch的核心是两个主要特征: 1.一个n维tensor ...