我们有如下的代码来自于pytorch文档:
x = torch.randn(3)
x = Variable(x, requires_grad=True)
y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:
y = y * 2
gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001])
y.backward(gradients)
我们传递给后向方法的梯度参数到底是什么,我们根据什么来初始化它?
我知道如何存储和加载nn.Model,但找不到如何为nn.Parameter创建检查点。我尝试了这个版本,但是优化器在恢复之后没有改变nn.Parameter的值。
from torch import nn as nn
import torch
from torch.optim import Adam
alpha = torch.ones(10)
lr = 0.001
alpha = nn.Parameter(alpha)
print(alpha)
alpha_optimizer = Adam([alpha], lr=lr)
for i in range(10):
alpha_los
我是PyTorch的新手。我正在为线性回归编写一个简单的程序,我想用不同的方法(SGD、动量、ADAM等)来比较结果。我遇到的问题是,每次循环结束时,都希望将模型参数重新初始化为与前一个模型开始时相同的值,因此比较是有效的。
这是我目前所掌握的,这是我的训练数据:
x1=np.arange(0,10,1).reshape(10,1)
y1=2*x1+1+np.random.normal(0,1,(10,1))
x=torch.from_numpy(x1)
y=torch.from_numpy(y1)
我在这里训练数据
from tor
由于某些原因,我的Class Net没有参数,即使我已经正确地导入了所有内容。但它仍然显示net没有参数或属性,甚至在打印net时,它也只是打印空列表。有人能告诉我出了什么问题吗? import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def ___init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
self.fc2 = nn.Parameter(nn.Linear(64, 64
我尝试在Pytorch中定义一个简单的模型。该模型计算高斯分布的负对数概率: import torch
import torch.nn as nn
class GaussianModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(GaussianModel, self).__init__()
self.register_parameter('mean', nn.Parameter(torch.zeros(1),
import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam
class NN_Network(nn.Module):
def __init__(self,in_dim,hid,out_dim):
super(NN_Network, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(in_dim,hid)
self.linear2 = nn.Linear(hid,out_dim)
def forward(self, input
我正在为MNIST数据集在PyTorch中编写一个LeNet;我添加了一个张量self.mask_fc1\2\3来屏蔽完整连接层的某些特定连接。代码如下: import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
def loadMNI
我正在尝试创建一个自定义向量,它可以在Pytorch中进行稍后的优化。为此,我创建了以下类:
import torch
from torch import nn
class customVector(nn.Module):
def __init__(self, S):
super().__init__()
self.vector = nn.Parameter(torch.sqrt(torch.ones((1,S))/S))
def forward(self, x):
#Normalise to unit norm
我需要一个在FastAI2库中的一些函数编写的代码澄清。
这是用FastAI2库编写的代码WeightDropout。
class WeightDropout(Module):
"A module that warps another layer in which some weights will be replaced by 0 during training."
def __init__(self, module, weight_p, layer_names='weight_hh_l0'):
se