PyTorch 与 ONNX:模型的跨平台部署策略
概述 深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的,比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而,为了将这些模型应用到实际产品中,往往需要将其部署到各种不同的设备上,包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX(Open Neural Network Exchange...
【PyTorch深度强化学习】带基线的蒙特卡洛策略梯度法(REINFOECE)在短走廊和CartPole环境下的实战(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、带基线的REINFORCEREINFORCE的优势在于只需要很小的更新步长就能收敛到局部最优,并保证了每次更新都是有利的,但是假设每个动作的奖赏均为正,则每个动作出现的概率将不断提高,这一现象会严重降低学习速率,并增大梯度方差根据这一思想,我们构建一个仅与状态有关的基线函数,保证能够在不改变策略梯度的同时,降低其方差,带基线的REINFORCE....

PyTorch深度强化学习中蒙特卡洛策略梯度法在短走廊环境(CartPole-v0)中的实战(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、策略梯度法策略梯度法(PG)利用策略函数来选择动作,同时使用值函数来辅助策略函数参数的更新,根据策略类型的不同,可以分为随机策略梯度和确定性策略梯度策略梯度法与值函数逼近法相比优点如下1:平滑收敛在学习过程中,PG法每次更新策略函数,权重参数都会朝着最优值变化,且只发生微小变化,有很强的收敛性,值函数逼近法基于贪心策略对策略进行改进,有些价值函数在....

Pytorch学习笔记(7):优化器、学习率及调整策略、动量
前期回顾: Pytorch学习笔记(1):基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset)Pytorch学习笔记(3):图像的预处理(transforms)Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷....

YOLOv5的Tricks | 【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现的剪枝策略
1. Yolov5代码实现在yolov5项目中提供了两个函数:sparsity与prune,前者可以返回模型的稀疏性,后者实现对模型的裁剪处理。原理介绍:对于模型稀疏性的判断,其实现的思路是遍历每一层模块的参数量,当当前层的参数值非0,表示当前的神经元是被激活的在网络的前向传播中是使用到的;而当当前层的参数值为0时,表示这个为0的参数所控制的神经元是没有被激活的,也就是不参与到网络的训练上,或者....
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