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8 | PyTorch中自动计算梯度、使用优化器

上一节，我们写了很多代码，但是不知道你有没有注意，那些代码看起来跟PyTorch关系并不是很大啊，貌似很多都是Python原生代码？ 如果你是这样的感觉，那我要告诉你，你感觉的没有错。...我们来看一下实现方式，如果你已经把上一节的代码关了，没关系，这里我们从头写起，包括原始数据，紧接着是模型函数和loss函数，最后是给params初始化，这里唯一的区别就是，我们之前的初始化参数是这么写的...，任何一个经过params变换得到的新的tensor都可以追踪它的变换记录，如果它的变换函数是可微的，导数的值会被自动放进params的grad属性中。...这个结果跟我们之前第一次执行手动编写的grad函数时的结果是一样的，也就是说这里的自动方法跟我们前面手动编写的逻辑可以认为是一样的。...在PyTorch中提供了一个optim模块，里面收集了很多种优化方法 dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。

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PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行

这是模型中唯一需要更改的地方。backward()和torch.optim会可以应付这种情况，它们自动接管梯度，仿佛模型是一个GPU之上。在调用损失函数时，您只需要确保标签与网络的输出在同一设备上。...3.2.1 四大天王 前文我们提到了，PyTorch的分布式框架使用了四大天王： **远程过程调用 (RPC) ** 使用给定的参数在指定的worker上运行函数并获取返回值或创建对返回值的引用。...DistributedOptimizer 的定义其实看不到啥东西，这是因为 Python 的语言特性，我们没办法在统一地方看到类的成员变量，但是有一个 functional_optim_map 值得我们关注...具体是定义一个与TorchScript兼容的函数式SGD优化器，PyTorch 将以函数的方式使用这些优化器。...在更新参数时，PyTorch 不使用 param.grad，而是显式地允许分布式优化器将梯度传递给 step 函数。注意：此优化器应该仅由分布式优化器内部使用，而不是向用户公开。

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《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...尽量避免以来别的参数的参数，会使非常难以理解。典型情况是设置变量的缺省值NULL，并使用is.null()检查它的值，而不是使用missing()，只要可能，避免使用已有函数的名字。...Warning message: 程辑包‘swirl’是用R版本4.0.5 来建造的 高效学习的5个高级技巧 1、使用R内部帮助 针对主题探索R help.search("optim")# 或者??...包简介是理解函数的最好方式，是详细文档的片段，一般高质量，用于演示实例，在宽泛解释下提供更长的例子。...如果某包缺少简介，可以尝试自己编写一个。 # 创建简介 # 首先下载源码 devtools::use_vignette() # 没找到这个函数呢？

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PyTorch学习之六个学习率调整策略

- 学习率调整倍数的底，指数为 epoch，即 gamma**epoch 4 余弦退火调整学习率 CosineAnnealingLR 以余弦函数为周期，并在每个周期最大值时重新设置学习率。...cooldown(int)- “冷却时间“，当调整学习率之后，让学习率调整策略冷静一下，让模型再训练一段时间，再重启监测模式。...eps(float)- 学习率衰减的最小值，当学习率变化小于 eps 时，则不调整学习率。 6 自定义调整学习率 LambdaLR 为不同参数组设定不同学习率调整策略。...\_epoch) lr=base_lr∗lmbda(self.last_epoch) fine-tune 中十分有用，我们不仅可为不同的层设定不同的学习率，还可以为其设定不同的学习率调整策略。...)- 一个计算学习率调整倍数的函数，输入通常为 step，当有多个参数组时，设为 list。

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crontab采坑总结

在此主要阐述在使用crontab时容易遇到的几个采坑问题： 1.crontab环境变量 2.脚本缺少执行权限 ?...crontab环境变量 在使用crontab时遇到的环境变量问题表现为： 在shell中能正常执行的脚本，但是通过crontab任务调度时就提示命令不存在：Message: 'xxx' executable...用户登录shell后所能读取到的环境变量通常定义在如下几个地方：~/.bashrc，/etc/profile，而crontab定时任务所能读取到的环境变量是定义在 /etc/crontab中的。...，看起来就像是定时参数设置不正确似的。...注意： 这个问题很有迷惑性，会让人觉得是定时参数设置不正确，所以在使用crontab任务调度脚本执行时，首先要做的事情就是给脚本添加可执行权限。

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PyTorch 分布式之 ZeroRedundancyOptimizer

当您使用具有附加状态的优化器（如Adam）时，OSS非常有用。 如果您使用的是SGD或任何内存占用有限的优化器，那么在使用多个节点时，由于上面流程之中步骤4中的额外通信，您可能会看到速度减慢。...由于DDP已经在反向传播中用all-reduce同步了梯度，因此所有优化器副本在每次迭代中都将在相同的参数和梯度值上运行。...主要区别在于example函数中的if else子句，这个语句包装了优化器构造，可以在ZeroRedundancyOptimizer和Adam 之间进行切换。...被包装（wrapped）的optimizer根据参数大小（而不是使用顺序）以排序贪婪（sorted-greedy）算法来对优化器状态进行分片，在每个rank中打包一些参数，这样每个参数都属于一个rank...调用 self.optim.step，让本地优化器在本地参数之上进行更新。 调用 dist.broadcast 在ranks 之间同步参数。

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讲解{TypeError}clamp(): argument min must be Number, not Tensor

当使用PyTorch的clamp()函数时，如果参数min的类型为Tensor而不是Number，就会触发这个异常。clamp()函数在开始讲解异常之前，我们首先需要了解clamp()函数。...使用常量作为最小值如果我们已经确定了最小值是一个常量，我们可以直接将该常量作为min_value参数传递给clamp()函数，而不是使用一个张量。...训练过程中，我们使用随机生成的输入数据和标签进行模型的训练。在反向传播过程中，我们通过调用nn.utils.clip_grad_norm_()函数对梯度进行裁剪，将梯度限制在最大范数为1的范围内。...通过使用clamp()函数，我们可以确保网络的梯度在训练过程中不会变得过大，从而提高模型的稳定性和训练效果。...我们了解了异常的原因以及两种解决办法。通过使用.item()方法将张量转换为标量或直接传递一个常量作为最小值参数，我们可以避免这个异常并正确使用clamp()函数进行张量裁剪。

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02-快速入门：使用PyTorch进行机器学习和深度学习的基本工作流程（笔记+代码）

训练模型 在 PyTorch 中创建损失函数和优化器 在 PyTorch 中创建优化循环 训练循环 测试循环 4. 使用经过训练的 PyTorch 模型进行预测（推理） 5....本质上，我们希望从随机参数开始，让模型将它们更新为最适合我们数据的参数（我们在创建直线数据时设置的硬编码 weight 和 bias 值） 。 因为我们的模型从随机值开始，所以现在它的预测能力很差。...当我们将数据传递给模型时，它将通过模型的 forward() 方法并使用我们定义的计算生成结果。...在 PyTorch 中创建损失函数和优化器 为了让我们的模型能够自行更新其参数，我们需要在代码中添加更多内容。创建一个损失函数loss function，也是一个优化器optimizer。...因此，当尝试使用这些库之一中的函数且张量数据未存储在 CPU 上时，您可能会遇到一些问题。要解决此问题，您可以在目标张量上调用 .cpu() 以在 CPU 上返回目标张量的副本。

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torch.optim.lr_scheduler：调整学习率

()函数返回的parameter groups实际上是一个变成了generator的字典； 如果同时优化多个网络，有两种方法： 将多个网络的参数合并到一起，当成一个网络的参数来优化（一般赋值为[*net...要了解每个类的更新策略，可直接查看官网doc中的源码，每类都有个get_lr方法，定义了更新策略。...注意： 在将optimizer传给scheduler后，在shcduler类的__init__方法中会给optimizer.param_groups列表中的那个元素（字典）增加一个key = "initial_lr...,epoch)就是bisect模块中的bisect_right函数，返回值是把epoch插入排序好的列表milestones式的位置。...new_lr是得到的新的学习率， o l d _ l r old\_lr old_lr是上一次优化使用的学习率， λ \lambda λ是通过参数factor。

1.1K50

Python玩数据入门必备系列(8)：自定义函数与无限参数

函数中的参数同样叫 a 和 b ，但是他们只在函数中才有效，不会受到外界同名的变量影响 现在函数看起来不错，但是他离我们的期望还有很远。...： 这似乎是一个办法，但是调用的时候代码很丑(看看上面的行8) 以前的调用 mysum(1,2) 多漂亮呀 ---- 有没有一个办法，能让 Python 帮我收集 mysum 传入的参数，放入一个列表中...看看这个机制的表达： 行1：在参数 nums 前面添加一个 星号(*)，表示调用时，可以传入任意个参数，这些参数全收集到一个列表参数中 现在，mysum 这个自定义函数真不错。...解决方法仍然是星号，就是这么巧合： 在调用的时候，在列表之前添加一个 星号(*)，表示拆解这个列表[1,2,3] 有点混淆了，记住这个图吧： ---- 总结 星号在函数中的作用 定义参数是，前置星号...，表示收集调用时的零散数据到一个列表变量上 调用函数时，在集合前置星号，表示拆解这个集合为零散数据，再以此调用函数

1.8K20

一个快速构造GAN的教程：如何用pytorch构造DCGAN

目前的任务 创建一个函数G: Z→X, Z ~ N₁₆(0, 1)和X ~ MNIST。 也就是说，训练一个GAN，让它接收16维随机噪声，并生成看起来像来自MNIST数据集的真实样本的图像。 ?...PyTorch使用一种逐行定义策略，这意味着在向前传球期间动态构建计算图。这使得PyTorch极其灵活;没有什么可以阻止您向向前传递添加循环，或者随机选择要使用的几个模块中的一个。...记住，鉴别器试图将真实样本分类为1，将生成样本分类为0，而生成器试图让鉴别器将生成样本错误分类为1。我们在这里定义并存储它们，这样我们就不必在每个训练步骤中重新创建它们。...第一个参数是所属，第二个参数是使用量，应用于每个像素的函数为: ? 因为这个转换是对每个通道应用的，所以它是一个元组。...结论 本教程中描述的DCGAN显然非常简单，但它应该足以让您开始在PyTorch中实现更复杂的GANs。 在我做一个关于GAN的教程之前，你能修改这个脚本来制作一个条件GAN吗?

1.4K40

让Monad来得更猛烈些吧_Haskell笔记11

原始数组的左边处理完毕，右边类似，不再赘述 勉强能解决问题，但存在几个缺陷： 日志输出混在结果里，日志看起来不很直观 日志会影响原结果输出，缺少隔离 只能打印输出，没办法收集起来进一步处理，不够灵活 那么...>>=从实现上看会生成一个新函数（\ r -> k (f r) r），该函数接受一个参数（r），这个参数会被传递给左侧的monadic value（也是个函数，f），再把返回值（f r）传递给右侧的函数...（k），返回一个monadic value（仍然是函数，k (f r)），接受参数（r），最后返回一个monadic value P.S.把r作为参数传递给f看起来比较奇怪，这是因为f是个monadic...这让我们在 Haskell 中可以容易地处理状态性的问题，并让其他部份的程序还是保持纯粹性。...Monad能够赋予计算一些额外的能力，比如： Writer Monad：能够把函数转换成带日志的版本，用来追踪执行过程，或者给数据变换添加额外的信息 Reader Monad：能够让一系列函数在一个可控的共享环境中协同工作

1.5K40

PyTorch使用Tricks：学习率衰减 ！！

在PyTorch中，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR 类来实现指数衰减。该类的构造函数需要两个参数：一个优化器对象和一个衰减系数。...在PyTorch中，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 类来实现多步长衰减。...在PyTorch中，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 类来实现余弦退火衰减。...# 在每个训练周期结束时，调用 step() 方法来更新学习率 scheduler.step(val_loss) 6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率 可以通过为优化器提供一个参数组列表来实现对不同层使用不同的学习率...() 时，第一层的参数会使用学习率 0.01 进行更新，第二层的参数会使用学习率 0.001 进行更新 在这个例子中，首先定义了一个包含两个线性层的模型。

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深度学习基础：7.模型的保存与加载学习率调度

模型的保存与加载 模型的保存和加载，本质上都是针对模型的参数。 模型参数 在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。...1：模型参数 参数2：保存名称 模型加载 model.load_state_dict('best_model.pt') 学习率调度 学习率调度指的是在模型训练的过程中，动态调整学习率。...我们可以通过调用Pytorch中optim模块下的lr_scheduler相关函数，来实现优化器中学习率的动态调整。...：在第四节构造的模型上进行添加 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.nn import functional...= nn.CrossEntropyLoss() #定义损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.05) # 创建优化器 scheduler

50020

Python 的 argparse 模块的作用，以及分享一个通用代码模板

使用 argparse 模块，可以轻松编写用户友好的命令行界面。程序定义了它需要的参数，argparse 就会找出如何从 sys.argv 中解析出这些参数。...它接收字符串参数 v 并将其转换为布尔值。如果 v 已经是布尔值，则按原样返回。否则，它会检查 v 的小写版本是否与函数中定义的 true 或 false 表示相匹配。如果匹配，则返回相应的布尔值。...位置参数：这些参数是在命令行中按照顺序传递的，不带前缀。例如，parser.add_argument("filename") 表示一个位置参数，用户需要提供一个文件名。...help：参数的帮助信息。当用户请求帮助时，这个描述会显示在命令行用法字符串和各种参数的帮助消息之间。编写清晰、简洁的帮助信息对用户非常重要。 default：如果用户未提供某个参数，将使用默认值。...如果传入的参数不符合预定义的规则（例如，缺少必需的参数或者参数格式不正确），它会自动显示错误信息并退出程序。

12500

浅谈开发者友好的软件设计

比如 Spring Security 中想要配置自定义的认证时，可以： 上面这三种方式都可以满足认证的要求，包括官方文档在内的诸多资料都会尝试使用其中的一种或两种方式来配置认证，如果用户对其设计原理不甚了解...无二义性 某些情况下，用户在使用我们的软件时必须要对某些配置进行设定。从用户的角度看，对于配置项，用户期望的是最好能一眼就看出来该配置的内涵是什么，假如配置项存在二义性，就会让用户摸不着头脑。...交互式文档 虽然用户最开始可能只会花 30 秒来浏览文档，但真正到深入使用我们的软件时，看文档是必须的。 传统的文档看起来不仅枯燥，而且由于缺少反馈，用户很难记住文档要传达的知识。...而对于不同的使用场景下用户可能会选择不同的自定义配置项，这时候如何优雅的让用户只关心自己想要的配置呢？...Functional Options 当构建某个实体需要许多必选、可选的参数时，传统的两种办法： 全部作为传入函数，或每种参数写一个包装函数 传入一个配置类（或结构） 上述方法都存在一些问题，更好的办法是以可变参数的形式进行配置

54680

Transformers Assemble（PART II）

具体公式如下： 其中 R 是一个用来控制平滑度的超参，函数的形状如下图： ?...Transformer 时，重点都在 self-attention 上，但是不要忘了网络中还有另外一层：前馈层 FFN，其包含了模型中最多的参数，大小通常是其他组件的四倍。...FNN 的计算代价如此之高，那么有没有办法将模型简化呢？论文中提出将 FFN layer 替换为 attention layer，在不损失模型性能的前提下将模型结构大大简化。...2.1 FFN --> Attention 虽然表面上 FFN 和 attention 层看起来完全不同，但是通过将 FFN 中的 RELU 激活换成 Softmax 函数就可以将激活值转化为 attention...每一层persistent vector的数量在N=1024时已经达到比较好的效果。

76620

讲解Distributed package doesn‘t have NCCL built in

NCCL是一种优化的通信库，用于在多个GPU之间进行快速的数据传输和同步。PyTorch中的分布式训练依赖于NCCL来实现高效的数据并行计算和参数更新，因此缺少NCCL会导致上述错误的出现。...在init_distributed函数中，我们初始化了分布式训练，并指定了通信后端为NCCL。...训练过程中，我们使用了MSELoss作为损失函数，使用SGD作为优化器，并通过DistributedDataParallel进行参数更新。每个进程都输出自己的损失值。...总结在使用PyTorch进行分布式训练时，如果你遇到了"Distributed package doesn't have NCCL built-in"错误，这可能是由于系统缺少NCCL库的原因。...在分布式训练中使用NCCL能够提供高效的数据并行计算和参数更新，从而加速训练过程。

1K10

pytorch入门

)里面的参数都是特别清楚，只有collate_fn是表示如何取样本的，我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能，默认的函数在一般情况下都是可以使用的。...常见的损失函数都已经定义在了nn中，比如均方误差、多分类的定义熵，以及二分类的交叉熵，等等，调用这些已经定义好的损失函数也很简单：criterion = nn.CrossEntropyLoss()loss...5、troch.optim(优化)在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。优化算法分为两大类。...1、一阶优化算法这种算法使用各个参数的梯度值来更新参数，最常见的一阶优化算法是梯度下降。所谓的梯度就是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了一个向量场，同时也是一个方向。...6、模型的保存和加载在Pytorch里面使用torch.save来保存模型的结构和参数，有两种保存方式：(1)保存整个模型的结构信息和参数信息，保存的对象是模型model；(2)保存模型的参数，保存的对象是模型的状态

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