for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
本文內容來自知乎:淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先創建一個簡單的網絡,然后查看網絡參數在反向傳播中的更新,並查看相應的參數梯度。 創建一個很簡單的網絡:兩個卷積層,一個全連接層 class Simple nn.Module : def init self : super . init self.conv nn.Conv d , , , , padding , bias Fal ...
2020-12-18 10:51 0 2886 推薦指數:
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model.state_dict()返回一個字典包含權重 model.state_dict().keys() 返回 odict_keys(['fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias', 'fc3.weight ...
比如,建了一個兩層全連接層的神經網絡: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer_dim=None, n_label=None): super ...
首先,先回顧梯度下降公式:(下面利用均方差MSE損失來進行演示) 梯度下降的訓練公式: 接下來,按照上面的公式進行求最大值的案例講解 令,學習速率為0.1,初始化參數w1=0,w2=0,b=0 樣本一:x1=0.1,x2 ...
在上一篇博客中,我們介紹了次梯度,本篇博客,我們將用它來求解優化問題。 優化目標函數: $min \frac{1}{2} ||Ax-b||_2^2+\mu ||x||_1$ 已知$A, b$,設定一個$\mu$值,此優化問題表示用數據矩陣$A$的列向量的線性組合去擬合目標向量$b$,並且解 ...
pytorch 為了節省顯存,在反向傳播的過程中只針對計算圖中的葉子結點(leaf variable)保留了梯度值(gradient)。但對於開發者來說,有時我們希望探測某些中間變量(intermediate variable) 的梯度來驗證我們的實現是否有誤,這個過程就需要用到 tensor ...
目錄 前向傳播與反向傳播回顧 梯度消失與梯度爆炸 激活函數的影響 權重矩陣的影響 不良初始化 參考 博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 前向傳播與反向傳播回顧 神經網絡的訓練過程可以簡化 ...
pytorch模型訓練表現不佳, 很有可能是參數初始化的問題 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 ...