torch rmsprop_torch.optim.rmsprop_rmsprop优化器 - 腾讯云开发者社区

简介 RMSprop 算法是 AdaGrad 算法的改进，可以在有些情况下避免 AdaGrad 算法中学习率不断单调下降以至于过早衰减的缺点。 2....原理第次迭代时： RMSprop 算法首先计算每次迭代梯度平方的指数衰减移动平均： ht=βht−1+(1−β)∂L∂Wt−1⊙∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol...RMSprop 算法的参数更新公式为： Wt=Wt−1−η1ht+ε∂L∂Wt−1\begin{array}{c} \boldsymbol{W}_t = \boldsymbol{W}_{t-1} - \

3782 0

RMSprop

RMSprop，全称：Root Mean Sqaure prop。...type=detail&id=2001702124&cid=2001693085 RMSprop ?...同使用动量的梯度下降一样，RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动，使梯度下降快速收敛。其计算方法(详见下)使用了将导数看作水平方向上的w和垂直方向上的b。...RMSprop计算方法在每一次迭代中，计算mini-batch上的： Sdw=β2Sdw+(1−β2)dW2S_{dw}=\beta_2S_{dw}+(1-\beta_2)dW^2Sdw=β2Sdw

7044 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le

PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt...、torch.ge、torch.le 以上全是简写参数是input, other, out=None 逐元素比较input和other 返回是torch.BoolTensor?...import torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]])print(torch.eq(a,b))#equals...# tensor([[ True, True],# [False, False]])print(torch.ne(a,b))#not equal to# tensor([[False,...(torch.ge(a,b))#greater than or equal to# tensor([[ True, True],# [False, True]])print(torch.le

1.2K1 0

安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline

然后执行安装： wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64....whl wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl...wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl wget...https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip..._64.whl pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_spline_conv-1.2.1

1.7K3 0

torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值...，指定参数可以计算每一行或者每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean...(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d)结果：tensor...torch.pow()对输入的每分量求幂次运算a=torch.tensor(3)b=torch.pow(a,2)print(b)c=torch.randn(4)print(c)d=torch.pow(c...()torch.matmul 是做矩阵乘法例如：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([3,4,5])torch.matmul(a, b)结果：tensor(26)

1.2K1 0

简单理解Momentum,RMSprop,Adam优化算法

效果图如下(红色)：下面继续另一种加速下降的一个算法RMSprop，全称root mean square prop。...而Momentum，RMSprop是很长时间来最经得住考研的优化算法，适合用于不同的深度学习结构。所以有人就有想法，何不将这俩的方法结合到一起呢？然后，pia ji一下，Adam问世了。

1.2K14 0

torch01：torch基础

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP MachineLP的博客目录：小鹏的博客目录本小节介绍torch的基础操作和流程：（1...代码部分：（0）import # coding=utf-8 import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as...np import torchvision.transforms as transforms print (torch....__version__) （1）计算梯度值 # 创建tensor x = torch.tensor(1, requires_grad=True) w = torch.tensor(2, requires_grad...# 保存和加载模型 torch.save(resnet, 'model.ckpt') model = torch.load('model.ckpt') # 只保存和加载模型参数 torch.save(

2923 0

深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

RMSProp RMSProp 或均方根反向传播算法有着有趣的历史。它是由传奇人物Geoffrey Hinton提出的，当时只是在课堂上是随意提出的一个想法。 ...RMSProp 算法也旨在抑制梯度的锯齿下降，但与动量相比， RMSProp 不需要手动配置学习率超参数，由算法自动完成。更重要的是，RMSProp 可以为每个参数选择不同的学习率。 ...还要注意的是，RMSProp 隐含的执行模拟退火，假设我们正朝着极小值前进并且我们想要放慢速度避免越过极小值。当步长很大时 RMSProp 将自动减小梯度更新的步长（大步长容易越过极小值点）。...Adam 到目前为止，我们已经对比了 RMSProp 和 Momentum 两种方法。尽管 Momentum 加速了我们对极小值方向的搜索，但 RMSProp 阻碍了我们在振荡方向上的搜索。...Adam 或 Adaptive Moment Optimization 算法将 Momentum 和 RMSProp 两种算法结合了起来。这里是迭代方程。

4124 0

Torch卷积

1. 2D 卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=...array} Wout=floor((Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernerl_size[1]−1)−1)/stride[1]+1) 2. 2D 反卷积 class torch.nn.ConvTranspose2d

3353 0

深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam

更新dw、db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二、RMSprop 1. 计算dw、db. 2....w-\alpha \frac{w}{\sqrt{s_{dw}}} \] \[ db=b-\alpha \frac{b}{\sqrt{s_{db}}} \] 三、Adam ==结合了Momentum+RMSprop

4997 0

AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam 概述与对比

最近参考[5]重新回顾了AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam几个优化算法的基本思想，在此简单做一下这几个算法的概述和对比。...，为了解决这一问题，RMSProp[2]是基于AdaGrad算法做了一点小修改，其更新公式为：其中，是学习率，是为了维持数值稳定性而添加的常数（如）。...4 Adam算法 Adam算法[4]使用了动量变量和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量，并在时间步0将它们中的每个元素初始化为0。...不同的是，RMSProp算法还是保留了传统的学习率超参数，可以显式指定。...而AdaDelta算法没有显式的学习率超参数，而是通过做运算来间接代替学习率； Adam算法可以看成是RMSProp算法和动量法的结合。

2.7K1 0

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

但在同样的学习率下，RMSProp算法可以更快逼近最优解。...features, labels = get_data_ch7() def init_rmsprop_states(): s_w = torch.zeros((features.shape...Pytorch Class 通过名称为“rmsprop”的Trainer实例，我们便可使用Gluon提供的RMSProp算法来训练模型。注意，超参数 ? 通过gamma1指定。...d2l.train_pytorch_ch7(torch.optim.RMSprop, {'lr': 0.01, 'alpha': 0.9}, features,...，同RMSProp算法一样计算 ? 与RMSProp算法不同的是，AdaDelta算法还维护一个额外的状态变量 ? ，其元素同样在时间步0时被初始化为0。我们使用 ? 来计算自变量的变化量： ?

1.3K2 0

Torch函数

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将 input 张量中的每个元素值截断到区间 [min, max] 中。...torch.flip(input, dims) → Tensor 将 input 张量沿着列表/元组 dims 中的每一个维度依次翻转。...torch.Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 返回一个内存连续且有相同数据的 Tensor，如果原 Tensor...torch.Tensor.permute(*dims) → Tensor 根据 dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。...torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对 dim0 和 dim1 两个维度换位。

3202 0

pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float

1.8K2 0

torch.shortage

torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。...class torch.FloatStorage[source]bfloat16()将这个存储变为bfloat16类型。

6542 0

torch.no_grad

目录class torch.no_grad[source]----class torch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。...例：>>> x = torch.tensor([1], requires_grad=True)>>> with torch.no_grad():......y = x * 2>>> y.requires_gradFalse>>> @torch.no_grad()... def doubler(x):...

1K2 0

torch.split()

切分维度 import torch a = torch.arange(10).reshape(5,2) print(a.shape) aa = torch.split(a, 2) print(aa...) b,c,d = torch.split(a, 2) print(b.shape,c.shape,d.shape) print('*' * 30) e,f = torch.split(a, [1,4]...[0, 1], [2, 3]]), tensor([[4, 5], [6, 7]]), tensor([[8, 9]])) torch.Size([2, 2]) torch.Size...([2, 2]) torch.Size([1, 2]) ****************************** torch.Size([1, 2]) torch.Size([4, 2]) tensor..., unsure.shape) Result: torch.Size([1, 3, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512

1.1K1 0

torch.clamp

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor Clamp all elements in input into the range [ min, max...(4) >>> a tensor([-1.7120, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) >>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5) tensor([...-0.5000, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) torch.clamp(input, *, min, out=None) → Tensor Clamps all elements...(4) >>> a tensor([-0.0299, -2.3184, 2.1593, -0.8883]) >>> torch.clamp(a, min=0.5) tensor([ 0.5000,...0.5000, 2.1593, 0.5000]) torch.clamp(input, *, max, out=None) → Tensor Clamps all elements in input

2041 0

torch.flatten()

先看函数参数：torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)input: 一个 tensor，即要被“推平”的 tensor。...我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的：t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1], [3, 4, 4, 3],...4, 4, 3], [1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 6, 5], [7, 8, 8, 7], [5, 6, 7, 8]]])torch.Size...示例代码：x = torch.flatten(t, start_dim=1)print(x, x.shape)y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)print...pytorch中的 torch.nn.Flatten 类和 torch.Tensor.flatten 方法其实都是基于上面的 torch.flatten 函数实现的。

2K3 0

从零开始学Pytorch（十四）之优化算法进阶

d2l.train_pytorch_ch7(torch.optim.Adagrad, {'lr': 0.1}, features, labels) RMSProp 我们在“AdaGrad算法”一节中提到...features, labels = get_data_ch7() def init_rmsprop_states(): s_w = torch.zeros((features.shape...) Pytorch Class 通过名称为“rmsprop”的Trainer实例，我们便可使用Gluon提供的RMSProp算法来训练模型。...d2l.train_pytorch_ch7(torch.optim.RMSprop, {'lr': 0.01, 'alpha': 0.9}, features,...d2l.train_pytorch_ch7(torch.optim.Adadelta, {'rho': 0.9}, features, labels) Adam Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均

5885 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

RMSprop

RMSprop

torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le

安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline

torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

简单理解Momentum,RMSprop,Adam优化算法

torch01：torch基础

深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

Torch卷积

深度学习优化算法Momentum RMSprop Adam

AdaGrad | RMSProp | AdaDelta | Adam 概述与对比

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

Torch函数

pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

torch.shortage

torch.no_grad

torch.split()

torch.clamp

torch.flatten()

从零开始学Pytorch（十四）之优化算法进阶

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐