pytorch 神经网络不更新梯度 / 张生荣

浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题

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 ...

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

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 ...

目录初始化模型参数激活函数模型损失函数训练我们已经在数学上描述了多层感知机,现在让我们尝试自己实现一个多层感知机.为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fa ...

当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现 ...

第一步.导入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn im ...

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 ...

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-cor ...

目录填充步幅上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 ...

目录多输入通道多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和 ...

目录最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏 ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

目录一.实现过程 1.准备数据 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练过程 5.结果展示二.参考文献一.实现过程 1.准备数据与PyTorch实现多维度特征输入的逻辑回归的方法不同的 ...

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 ...

目录 VGG块 VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又 ...

本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类!!! 1.训练神经网络分类模型 import torch from torch.autograd import Variable import matpl ...

目录 1.神经网络训练过程 2.基础概念 2.1数学知识 2.1.1导数 2.1.2 梯度 2.2前向传播和反向传播 3.数据预处理手段 3.1 归一化 (normalization) 3.2 标准 ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

训练的时候内存一直在增加,最后内存爆满,被迫中断. 后来换了一个电脑发现还是这样,考虑是代码的问题. 检查才发现我的代码两次存了loss,只有一个地方写的是loss.item().问题就在loss,因 ...