torch如何在不同网络部分设置不同损失函数 / 张生荣

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

如题:Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式虽然实验结果差别不大,但是有时候也悬殊两个百分点想要复现实验结果发现用到随机数的地方就是dataloader类中封 ...

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致. 因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子. CUDNN cudnn中对卷积操 ...

目录前言 1. nn.Linear的原理: 2. nn.Linear的使用: 3. nn.Linear的源码定义: 补充:许多细节需要声明总结前言在学习transformer时,遇到过非常频繁 ...

目录函数原型参数介绍 mode (torch.nn.Module, torch.jit.ScriptModule or torch.jit.ScriptFunction) args (tuple ...

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致.因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子. 许多博客都有介绍如何解决这个问题, ...

这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据.抽样数据采用permutation. 生成任意一个下标重排,从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库 import torch ...

最近在做deepfake检测任务(可以将其视为二分类问题,label为1和0),遇到了正负样本不均衡的问题,正样本数目是负样本的5倍,这样会导致FP率较高. 尝试将正样本的loss权重增高,看BCEW ...

一.Pytorch distributed 多卡并行载入模型这次来介绍下如何载入模型. 目前没有找到官方的distribute 载入模型的方式,所以采用如下方式. 大部分情况下,我们在测试时不需要多 ...

目录前言一.CNN解决了什么问题? 二.CNN网络的结构 2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结:标准的卷积操作卷积的意义 1x1卷积的重大意义 2.2 激活函数 2. ...

目录一.简介二.TENSOR 三.梯度四.Example--雅克比向量积总结一.简介 antograd包是Pytorch中所有神经网络的核心.autograd为Tensor上的所有操作提供自 ...

cuDNN使用非确定性算法,并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =Tru ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

目录 1.效果 2.环境 3.用到的代码 1.效果 2.环境 1.pytorch 2.visdom 3.python3.5 3.用到的代码 # coding:utf8 import torch fro ...

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 ...

前言我们在很多app中可以看到不同与导航栏的状态栏的颜色,比如下面: 状态栏个人觉得 iOS 的 Status Bar 状态栏也是一个比较坑的地方,所以还是写一个总结,有遇到这方面问题的朋友可以看 ...

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函 ...

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...