其中,SGD和SGDM,还有Adam是pytorch自带的优化器,而RAdam是最近提出的一个说是Adam更强的优化器,但是一般情况下真正的大佬还在用SGDM来做优化器。
本文介绍了在PyTorch中如何使用学习率衰减。首先介绍了什么是学习率衰减以及它的作用,然后给出了代码示例和参考资料。
上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新,在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象,让我们来构造模型、定义损失,优化损失等;那么接下来,我们一起来了解一下其中常用的API!
pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中,所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier
训练好了一个网络,想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过,可以直接读取网络里面的参数,如果一直是随机初始化的值,则证明训练代码有问题,需要改。
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA import torch print(torch.cuda.is_available()) # 返回True代表支持,False代表不支持 具体在神经网络中,该这样使用 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim device = torch.device('cuda:0') # 'cuda:0'当中的0为想要使用显卡的编号 # 这里的0表示使用的是第一张显卡 net = ML
Pytorch包含了Linear层,可以用来拟合y = w * x + b 形式的函数,其中w和bias就是Linear层的weights和bias。这里写个拟合一次多项式的简单demo,作为一个小实验。
今天来探索Pytorch中的优化器,使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节,在得到损失函数对每个参数的梯度之后,通过优化器更新所有参数,来达到反向传播的目的。春恋慕
我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法,我们接下来要定义一个神经网络,包括一个输入层,一个隐藏层,一个输出层,这些层都是线性的,给隐藏层添加一个激活函数Relu,给输出层添加一个Sigmoid函数
在训练神经网络时,如果学习率过大,优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛;如果学习率过小,优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此,一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解,然后逐渐减小学习率,使得优化算法可以更精细地调整模型参数,从而找到更好的最优解。
From:Torch7官网 1 Define a positive definite quadratic form rand() - creates tensor drawn from uniform distribution t() - transposes a tensor (note it returns a new view) dot() - performs a dot product between two tensors eye() - returns a identity matri
在神经网络优化器中,要为了优化我们的神经网络,使神经网络在我们的训练过程中快起来,节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络,torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持,接口很常规,所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。
Pytorch提供了大量预定义的层,使用框架时,主要是需要关注使用哪些层来构造模型。
在机器学习中,多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练,我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
如下图网络是一个十个输出(十分类问题) 首先建立三个线性层 import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层 784=>200=>20
这里完成了tensor的建立和forward过程,下面介绍train(训练)部分。
💡在接下来的教程中,我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型,包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~
PyTorch的张量类似于Numpy数组,但它们提供了GPU加速和自动求导的功能。张量的创建可以通过torch.Tensor,也可以使用torch.zeros、torch.ones等函数。
在 PyTorch 界里,构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。这个包是大脑的搭建工坊,提供无限可能 ✨
数据并行有三种情况前向过程device_ids=[0, 1, 2]model = model.cuda(device_ids[0])model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)只要将model重新包装一下就可以。后向过程optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=0.001)optimizer = nn.DataPar
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来,我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。
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?
上一篇《pyTorch入门(一)——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件,做了一个最简单的Minist训练,最终的训练结果达到了97%,这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层
优化算法,尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散,所以决定换个优化算法试试,具体见下文。
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时,默认使用cpu计算,但cpu运算速度十分有限,一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有
摘要: 今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架,许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
人工智能技术的迅速发展使人工智能芯片成为备受关注的关键组成部分。在人工智能的构建中,算力是三个支柱之一,包括数据、算法和算力。目前,人工智能芯片的发展主要集中在两个方向:一方面是采用传统计算架构的AI加速器/计算卡,以GPU、FPGA和ASIC为代表;另一方面则是采用颠覆性的冯诺依曼架构,以存算一体芯片为代表。
迁移学习是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常,源领域数据量充足,而目标领域数据量较小,迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识,迁移到数据量小的新环境中。
今天我们来讲一篇入门级必做的项目,如何使用pytorch进行CIFAR10分类,即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。
深度学习算法在近年来在各个领域取得了巨大的成功,其中独立组件分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是一种用于提取数据中独立成分的重要技术。独立组件分析网络(Independent Component Analysis Networks)是一种基于深度学习的算法,用于自动地学习数据中的独立成分。本文将介绍独立组件分析网络的原理、应用以及优缺点。
上一小节对神经网络有了基本的了解,这一小节就看一下如何用代码来实现一个神经网络。 我们所用的案例还是那个温度转换的案例,只不过需要我们把之前的线性模型替换成神经网络模型,并重新训练以找到适合神经网络的权重。 依照我们的经验,前面有一些前置步骤,一部分大部分代码我们都学过了,包括了引用相关的包,设置notebook的显示规范,初始化数据,分割训练集和验证集以及对数据进行标准化。
在传统的梯度下降优化算法中,如果碰到平缓区域,梯度值较小,参数优化变慢 ,遇到鞍点(是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。),梯度为 0,参数无法优化,碰到局部最小值。实践中使用的小批量梯度下降法(mini-batch SGD)因其梯度估计的噪声性质,有时能够使模型脱离这些点。
应用领域 首先来谈一谈大模型的·成就 大模型已经在许多应用领域取得了显著的成果,包括:
本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型。首先介绍了如何安装 torchvision,然后介绍了如何加载预训练的模型,并使用新的数据进行微调。最后介绍了如何只训练模型的最后全连接层,以节省训练时间。
随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。
PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架,它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中,我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。
👋 今天我们继续来聊聊PyTorch,这个在深度学习领域火得一塌糊涂的开源机器学习库。PyTorch以其灵活性和直观的操作被广大研究人员和开发者所青睐。
在深度学习中,梯度下降(Gradient Descent)是一种非常常用的优化算法。它通过不断调整模型的参数,使得模型在训练数据上的损失函数最小化。然而,梯度下降算法的效果往往受到很多因素的影响,例如学习率、迭代次数、梯度的平滑程度等等。为了更好地理解梯度下降算法的工作原理,我们可以通过可视化的方式来观察模型参数的变化情况。
当谈到基于CNN的深度学习例子时,图像分类是最常见的任务之一。CNN(卷积神经网络)在图像处理任务中表现出色,能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例,并给每一行添加了注释:
我们经常会用到预训练模型,并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定,只训练额外添加的部分。本文记录 Pytorch 相关操作。 固定参数 固定参数即网络训练时不改变该部分的权重,而更新指定层的参数 pytorch 固定参数主要通过两个设置完成 将 tensor 的 requires_grad 属性设置为 False 仅将该属性设置为 False 网络仍会训练并修改参数,还需要堆 optimizer 的输入参数进行过滤 在 optimizer 中过滤需要更新的变量
上节讲解了如何检测over-fitting现象,本节讲解如何减轻over-fitting。
训练神经网络是个极为枯燥的工作。与其盯着Learning Curves发呆,或许可以调动一下其他感官,一起做点更有意思的事情。
接着上一小节说,我们已经把全连接网络建好了,接下来就需要去训练网络,找到合适的参数来拟合我们的训练数据,那么第一个事情就看损失函数。
欢迎关注“计算机视觉研究院” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近,天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad,兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代码数量不到 1000 行,目前该项目获得了 GitHub 1400 星。 在深度学习时代,谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTo
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云