pytorch进阶的相关内容

文章 2023-02-01 来自：开发者社区

【菜菜的CV进阶之路-Pytorch基础-model.eval】同一个模型测试：shuffle=False和shuffle=True 结果差异很大

Problem：Why I only change “shuffle=False” to “shuffle=True” in my DataLoader when I test my model, my test result will be different so much?Solve:这个问题现在看来挺脑残的...唉，排查了老久...其实很简单，就是因为pytorch新手入门，很多东西没学....

文章 2023-02-01 来自：开发者社区

【菜菜的CV进阶之路-Pytorch基础-数据处理】自定义数据集加载及预处理

前提：本文的记录前提是---有一个完整、已调通的pytorch网络项目,因为暂时比赛要用，完整项目等过一段时间再打包发到github上...比如：加载的pytorch自带cifar数据集：1. # train、test图像预处理和增强 2. transform_train = transforms.Compose( 3. [transforms.RandomCrop(32, paddin...

文章 2023-01-05 来自：开发者社区

从零开始学Pytorch（十四）之优化算法进阶（二）

Pytorch Class通过名称为“adagrad”的Trainer实例，我们便可使用Pytorch提供的AdaGrad算法来训练模型。d2l.train_pytorch_ch7(torch.optim.Adagrad, {'lr': 0.1}, features, labels)RMSProp我们在“AdaGrad算法”一节中提到，因为调整学习率时分母上的变量一直在累加按元素平方的小批量随机....

文章 2023-01-05 来自：开发者社区

从零开始学Pytorch（十四）之优化算法进阶（一）

动量目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。....

文章 2023-01-01 来自：开发者社区

PyTorch进阶训练技巧

1.自定义损失函数1.1 以函数方式定义事实上，损失函数仅仅是一个函数而已，因此我们可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数，如下所示：def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss1.2 以类方式定义虽然以函数定义的方式很简单，但是以类方式定义更加常用，在以类...

文章 2022-10-20 来自：开发者社区

PyTorch学习笔记（六）：PyTorch进阶训练技巧

PyTorch进阶训练技巧import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F1 自定义损失函数以函数方式定义：通过输出值和目标值进行计算，返回损失值以类方式定义：通过继承nn.Module，将其当做神经网络的一层来看待以DiceLoss损失函数为例，定义如下：DSC = \frac{2|X∩Y|}{|X|+|Y|}....

文章 2022-04-28 来自：开发者社区

【PyTorch基础教程21】进阶训练技巧（损失函数、学习率、模型微调、半精度训练）

一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss等，但是有些时候我们需要自定义损失函数，提升模型的表现，如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss等都没在pytorch库中。1.1 以函数方式定义自定义损失函数：def my_loss(output, target): loss =...

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更新时间 2024-03-02 18:37:21

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