for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 创建一个很简单的网络:两个卷积层,一个全连接层 class Simple nn.Module : def init self : super . init self.conv nn.Conv d , , , , padding , bias Fal ...
2020-12-18 10:51 0 2886 推荐指数:
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model.state_dict()返回一个字典包含权重 model.state_dict().keys() 返回 odict_keys(['fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias', 'fc3.weight ...
比如,建了一个两层全连接层的神经网络: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer_dim=None, n_label=None): super ...
首先,先回顾梯度下降公式:(下面利用均方差MSE损失来进行演示) 梯度下降的训练公式: 接下来,按照上面的公式进行求最大值的案例讲解 令,学习速率为0.1,初始化参数w1=0,w2=0,b=0 样本一:x1=0.1,x2 ...
在上一篇博客中,我们介绍了次梯度,本篇博客,我们将用它来求解优化问题。 优化目标函数: $min \frac{1}{2} ||Ax-b||_2^2+\mu ||x||_1$ 已知$A, b$,设定一个$\mu$值,此优化问题表示用数据矩阵$A$的列向量的线性组合去拟合目标向量$b$,并且解 ...
pytorch 为了节省显存,在反向传播的过程中只针对计算图中的叶子结点(leaf variable)保留了梯度值(gradient)。但对于开发者来说,有时我们希望探测某些中间变量(intermediate variable) 的梯度来验证我们的实现是否有误,这个过程就需要用到 tensor ...
目录 前向传播与反向传播回顾 梯度消失与梯度爆炸 激活函数的影响 权重矩阵的影响 不良初始化 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 前向传播与反向传播回顾 神经网络的训练过程可以简化 ...
pytorch模型训练表现不佳, 很有可能是参数初始化的问题 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...