使用 torch.optim 創建一個optim 對象,這個對象會一直保持當前狀態或根據計算的梯度更新參數。 也是模型搭建模塊梯度走向,是模型迭代至關重要一部分。因此,本文為每個模塊自由設計學習率等參數問題進行探討。 本文首先給出探討問題及結論,然后分別解釋探討問題,具體 ...
h counter reset: h counter h counter reset: h counter h counter reset: h counter h counter reset: h counter h counter reset: h counter h h :before counter increment: h counter content: counter h coun ...
2018-04-10 19:21 0 3839 推薦指數:
使用 torch.optim 創建一個optim 對象,這個對象會一直保持當前狀態或根據計算的梯度更新參數。 也是模型搭建模塊梯度走向,是模型迭代至關重要一部分。因此,本文為每個模塊自由設計學習率等參數問題進行探討。 本文首先給出探討問題及結論,然后分別解釋探討問題,具體 ...
張量的創建及其基本類型 1.張量(Tensor)函數創建方法 張量最基本的創建方法和Numpy中創建Array的格式一樣,都是創建函數(序列)的格式:張量創建函數: torch.tensor() 2.張量的類型 張量和數組類似,都有dtype方法,可返回張量類型.我們發現 ...
Pytorch 為什么每一輪batch需要設置optimizer.zero_grad 根據pytorch中的backward()函數的計算,當網絡參量進行反饋時,梯度是被積累的而不是被替換掉;但是在每一個batch時毫無疑問並不需要將兩個batch的梯度混合起來累積,因此這里就需要每個 ...
Variable一般的初始化方法,默認是不求梯度的 ...
AMP:Automatic mixed precision,自動混合精度,可以在神經網絡推理過程中,針對不同的層,采用不同的數據精度進行計算,從而實現節省顯存和加快速度的目的。 在Pytorch 1.5版本及以前,通過NVIDIA出品的插件apex,可以實現amp功能。 從Pytorch ...
一、torch.cat()函數 熟悉C字符串的同學們應該都用過strcat()函數,這個函數在C/C++程序中用於連接2個C字符串。在pytorch中,同樣有這樣的函數,那就是torch.cat()函數. 先上源碼定義:torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...
backward函數 官方定義: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_gr ...
首先致謝: http://blog.csdn.net/a10615/article/details/52135617, 我們不生產代碼, 我們只做大自然的搬運工! ...