1.2 优化器的类别 原始的优化器主要使用3中梯度下降的方法：批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。 批量梯度下降：遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...在精调模型方面：常常通过手动修改学习率来进行模型的二次调优。为了训练出更好的模型，一般会在使用Adam优化器训练到模型无法收敛之后，再使用SGD优化器，通过手动调节学习率的方式，进一步提升模型性能。...3 PyTorch中的优化器使用 在PyTorch中可以使用torch.optim构建一个optimizer对象。该对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。...优化器在工作时，会先算出梯度（根据损失值对某个Parameter参数求偏导），再沿着该梯度（这里可以把梯度当作斜率）的方向，算出一段距离（该距离由学习率控制）之后的差值，将该差值作为变化值更新到原有参数上...退化学习率 一般在训练开始时使用较大的学习率，使得损失函数快速达到极小值附近。随着训练的进行，变成使用较小的学习率，使得损失函数在极小值附近微调，直至达到极小值。这就是退化学习率的想法。
，将通道分为不同的组，并在每个组内进行归一化。...3.3 优化器 优化器用于更新神经网络的权重，以便最小化损失函数。每种优化器都有其特定的数学原理和应用场景。 随机梯度下降（SGD） SGD是最基本的优化算法。...优化器选择注意事项 任务相关性: 不同优化器在不同任务和数据上可能有不同的效果。 超参数调优: 如学习率、动量等可能需要调整。...3.4 学习率调整 学习率是优化器中的关键超参数，其调整对模型训练有深远影响。 固定学习率 最简单的方法是使用固定学习率。但可能不够灵活。 学习率调度 更复杂的方法是在训练过程中动态调整学习率。...自适应调整 ReduceLROnPlateau: 基于验证损失降低学习率。
了解训练模型的基本步骤： 1.向前传播——2.计算损失——3.归零梯度——4.对损失执行反向传播——5.更新优化器（梯度下降），如何使用模型进行于预测（推理），如何保存和加载PyTorch模型....在深度学习项目，特别是像文中描述的建筑年代分类任务中，选择合适的优化器和损失函数是至关重要的。...SGD的一个主要优点是它的简单性，它更不容易陷入局部最优解。 选择哪一个优化器通常基于实验结果；不同的任务和数据集可能会偏好不同的优化器。...= StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 每10个epochs降低当前学习率的10% 结果这两个优化器都可以。...对于本论文中的任务，最可能的选择是使用Adam或SGD作为优化器，并使用交叉熵损失。这是因为交叉熵损失在处理多类分类问题时表现出色，而Adam优化器因其快速收敛和适应不同数据特性的能力而被广泛采用。
以及用内置损失函数mse_loss： 优化的时候，我们可以使用优化器optim.SGD，不用手动操作模型的权重和偏差。 SGD代表随机梯度下降。...优化 我们将使用optim.SGD优化器在训练期间更新权重和偏差，但学习率更高，为1e-3。 batch大小，学习率等参数需要在训练机器学习模型时提前选取，并称为超参数。...选择正确的超参数对于在合理的时间内训练准确的模型至关重要，并且是研究和实验的活跃领域。随意尝试不同的学习率，看看它如何影响训练过程。...训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...我们首先定义一个函数loss_batch： 计算一批数据的损失 如果提供了优化程序，则可以选择执行梯度下降更新步骤 可选地使用预测和实际目标来计算度量（例如，准确度） 优化器是一个可选参数，以确保我们可以重用
与基于值函数（例如Q学习和SARSA）的方法不同，策略梯度方法直接对策略函数进行建模，目标是通过梯度下降的方法来最大化预期的累积奖励（即期望回报）。...2) # 使用Adam优化器优化Policy模型，学习率为0.01 eps = np.finfo(np.float32).eps.item() # 获取float32类型的最小正数，用于避免除零错误...输入是环境的状态（4 维），输出是两个动作的概率分布（2 维）。 使用 ReLU 激活函数对第一层的输出进行非线性转换，并用 Softmax 计算每个动作的概率。...优化器和更新：使用 Adam 优化器来更新策略网络的权重。每次回合结束时，计算每个时间步的损失，并使用反向传播来优化模型。...学习率选择： 学习率 (lr=1e-2) 设置为0.01，这可能需要根据训练的表现进行调整。过大的学习率可能导致训练不稳定，过小则可能导致训练进展缓慢。
优化 我们将使用optim.SGD优化器在训练期间更新权重和偏差，但学习率更高，为1e-3。 ? batch大小，学习率等参数需要在训练机器学习模型时提前选取，并称为超参数。...选择正确的超参数对于在合理的时间内训练准确的模型至关重要，并且是研究和实验的活跃领域。随意尝试不同的学习率，看看它如何影响训练过程。...训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...我们首先定义一个函数loss_batch： 计算一批数据的损失 如果提供了优化程序，则可以选择执行梯度下降更新步骤 可选地使用预测和实际目标来计算度量（例如，准确度） ?...使用单个图像进行测试 虽然到目前为止我们一直在跟踪模型的整体精度，但在一些样本图像上查看模型的结果也是一个好主意。 让我们用10000个图像的预定义测试数据集中的一些图像测试我们的模型。
今天是该系列的第七篇文章，依然是基于上次模型的权值初始化和损失函数介绍，已经把损失函数模块整理完毕，我们知道损失函数的作用是衡量模型输出与真实标签的差异，当我们有了这个 loss 之后，我们就可以通过反向传播机制得到参数的梯度...2.1 什么是优化器 Pytorch 的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。 我们在更新参数的时候一般使用梯度下降的方式去更新，那么什么是梯度下降呢？...这就是优化器的初始化工作了， 初始化完了之后， 我们就可以进行梯度清空，然后更新梯度即可： ? 这就是优化器的使用了。 下面我们学习优化器具体的方法： 1.step(): 一次梯度下降更新参数 ?...下面我们就来看看： 2.3 常用的优化器 这次我们会学习 Pytorch 中的 10 种优化器，但是在介绍这些优化器之前，得先学习两个非常重要的概念， 那就是学习率和动量。...首先从优化器本身开始学习，学习了优化器的基本属性和方法，并通过代码调试的方式了解了优化器的初始化和使用原理。然后学习了常用的优化器，介绍了两个非常关键的概念学习率和动量， 学习了SGD优化器。
在反向传播过程中，这些导数用于计算每个参数的梯度，然后使用这些梯度来更新权重和偏置，以最小化损失函数。 选择合适的激活函数可以显著影响神经网络的训练效果和性能。...损失函数用于评估模型的预测与真实值之间的差异，而优化算法则用于根据损失函数的梯度来更新模型的参数。...优化算法： 梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是最基础的优化算法，它通过迭代地更新参数来最小化损失函数。在每一步中，参数的更新方向是损失函数梯度的负方向。...自适应学习率：使用Adam这样的优化算法，它们能够根据历史梯度自动调整学习率。 损失函数和优化算法的选择对模型的训练效果和收敛速度有着直接的影响。...在实际应用中，可能需要尝试不同的损失函数和优化算法，以及调整学习率等超参数，以获得最佳的训练效果。 五、训练神经网络 训练神经网络是一个涉及多个步骤的过程，包括数据准备、模型设计、训练、评估和优化。
深度学习中的重要概念： 激活函数： 激活函数的必要性：激活函数不是绝对必须的，但在深度学习中，它们几乎总是被使用。激活函数可以引入非线性，这使得神经网络能够学习更复杂的模式。...激活函数的选择：激活函数的选择和放置通常取决于具体的应用和网络架构。有些网络架构可能会在某些层之前或之后使用不同的激活函数。...优化算法： 如梯度下降（及其变体，如SGD、Adam、RMSprop等），用于在训练过程中更新模型的参数。 批量处理： 将数据分成小批量进行训练，可以提高内存效率并有助于提高模型的泛化能力。...计算图： 描述了操作和它们相互之间依赖关系的图，用于自动微分和梯度计算。 损失景观和优化景观： 损失函数和优化算法在参数空间中的表现，包括局部最小值、全局最小值和鞍点。...跨GPU操作限制：默认情况下，不支持在不同GPU上的张量之间进行操作，除非启用了对等存储器访问。 上下文管理器：使用torch.cuda.device可以临时更改所选的GPU设备。
损失函数与优化器是机器学习的重要概念，先看代码，nn来自于torch.nn，optim来自于torch.optim，均为torch封装的工具类 # 实例化模型 model = ThreeLayerDNN...二进制交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）：是一种用于二分类任务的损失函数，通常用于测量模型的二分类输出与实际标签之间的差距，不仅仅应用于0/1两个数，0-1之间也都能学习...优化器：优化算法用于调整模型参数，以最小化损失函数。...常见的优化算法为 随机梯度下降（SGD）：通过对每个训练样本计算梯度并更新参数，计算简单，但可能会陷入局部最优值。...四、总结 本文先对pytorch深度学习框架历史、特点及安装方法进行介绍，接下来基于pytorch带读者一步步开发一个简单的三层神经网络程序，最后附可执行的代码供读者进行测试学习。
在深度学习中，模型的训练过程本质上是通过梯度下降算法不断优化损失函数。...在训练过程中，模型的参数会通过反向传播计算梯度，并使用优化器（如 SGD、Adam 等）更新这些参数。...PyTorch 的 torch.optim 模块提供了多种优化器，可以自动利用计算出的梯度进行参数更新。...通过反向传播计算梯度后，优化器会自动更新模型的参数，使损失逐渐减小。 9. 总结 PyTorch 的自动求导机制是深度学习中非常重要且强大的工具。...它基于计算图自动计算梯度，极大地简化了模型训练中的梯度计算过程。无论是简单的线性函数还是复杂的神经网络，PyTorch 都能通过动态计算图和自动求导机制高效地进行梯度计算和参数优化。
从繁就简 具有正规化和学习率（learning rate）调度器的复杂架构的神经网络，将单一神经网络更难调试。...确认模型损失 模型损失是评估模型性能的主要方式，也是模型设置重要参数以进行评估的依据，因此需要确保： 模型损失适用于任务（使用分类交叉熵损失（cross-entropy los）进行多分类问题或使用 focal...如果你使用多种类型的损失函数，如 MSE、对抗性、L1、feature loss,，那么请确保所有损失以正确的方式排序。 3....不过，你可能遇到以下问题： 不正确的梯度更新表达式 权重未得到应用 梯度消失或爆发 如果梯度值为 0，则意味着优化器中的学习率可能太小，且梯度更新的表达式不正确。...随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent ，SGD）：使用动量、自适应学习率、Nesterov 更新。
保存训练的 epoch 、模型状态字典、优化器状态字典， model.pth 中的损失函数。 接下来保存损失和精度图。 save_plots() 函数接受用于训练和验证的相应损失和准确度列表。...目前这两个辅助函数足以满足需求。 准备数据集 在准备数据集在datasets.py 文件编写代码。 导入所需的 PyTorch 模块定义一些常量。 使用 20% 的数据进行验证。批大小为 64。...还有参数解析器，它控制 --epochs 学习参数，模型与优化器 下一个代码块定义了学习率、计算设备。构建了 ResNet34 模型并定义了优化器和损失函数。...调用 build_model() 函数： pretrained=True fine_tune=False num_classes=len(dataset.classes) 优化器是Adam，学习率为0.001...训练与验证函数 训练函数将是 PyTorch 中的标准图像分类训练函数。进行前向传递，计算损失，反向传播梯度，并更新参数。 在每个 epoch 之后，该函数返回该 epoch 的损失和准确度。
由于我们的损失正是一个 Tensor ，因此我们可以使用所有与梯度有关的参数来计算梯度。然后我们可以进行标准梯度更新。 设θ为我们的参数， ? 为损失函数，η一个正的学习率。然后, ?...目前，有大量的算法和积极的研究试图做一些除了这种普通的梯度更新以外的事情。许多人尝试去基于训练时发生的事情来改变学习率。但是，你不需要担心这些特殊的算法到底在干什么，除非你真的很感兴趣。...但是尝试不同的更新算法和在更新算法中使用不同的参数（例如不同的初始学习率）对于优化你的网络的性能很重要。通常，仅仅将普通的SGD替换成一个例如Adam或者RMSProp优化器都可以显著的提升性能。...3.1 示例: 基于逻辑回归与词袋模式的文本分类器 我们的模型将会把BOW表示映射成标签上的对数概率。我们为词汇中的每个词指定一个索引。...我们将实例传入来获取对数概率，计算损失函数，计算损失函数的梯度，然后使用一个梯度步长来更新参数。在PyTorch的nn包里提供了损失函数。nn.NLLLoss()是我们想要的负对数似然损失函数。
理想情况下，良好的结构应支持对该模型进行广泛的试验，允许在一个紧凑的框架中实现各种不同的模型，并且每个阅读代码的人都容易理解。必须能够通过编码和重用各种数据加载器来使用来自不同数据源的数据。...深度学习框架的详细实现当然取决于正在使用的基础库，无论是TensorFlow，PyTorch还是CNTK。在这篇文章中，将介绍基于PyTorch的方法。但是，认为一般结构同样适用于使用的任何库。...还可以为每个时期之前和之后要调用的数据集定义自定义回调。如果要使用某种预热方法，该方法可以在前几个时期将不同的数据馈送到模型，然后再切换到更复杂的数据集，则这可能会很有用。...由于模型中可能有多个使用不同优化器的网络以及多个不同的损失（例如，可能希望显示语义本地化模型的边界框分类和回归损失），因此界面要涉及更多一点。...此列表再次在BaseModel类中使用，以更新学习率或从给定的检查点恢复训练。
损失函数 有了正向传播结构之后，就自然需要计算损失，反向传播。在此之前，有必要先了解一些损失函数的API。...实现反向传播 有了损失函数之后，在Pytorch中就可以用一行命令实现反向传播，即loss.backward() 把损失函数和反向传播添加到前向传播过程中，就形成了一轮简单的神经网络训练过程。...： 使用优化器 上面实现了一个最基本正向传播和反向传播的过程，然而，如果要应用更加复杂优化算法，直接手写就非常麻烦。...Pytorch提供了一个优化器(optim)，其内部封装了大量优化算法，可以方便开发者快速调用。...=0, nesterov=False) 相关参数解释： 参数 描述 params (iterable) 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float) 学习率 momentum
微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模型 空间变换器网络 使用PyTorch进行神经传递 生成对抗示例 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 第五章...在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。...对于随机梯度下降(SGD/stochastic gradient descent)等简单的优化算法来说，这不是一个很大的负担，但在实践中，我们经常使用AdaGrad、RMSProp、Adam等更复杂的优化器来训练神经网络...Optimizer将会为我们更新模型的权重。 # 这里我们使用Adam优化方法；optim包还包含了许多别的优化算法。 # Adam构造函数的第一个参数告诉优化器应该更新哪些张量。...model = TwoLayerNet(D_in, H, D_out) # 构造损失函数和优化器。
在实际应用中，你可能需要根据具体任务调整模型结构、损失函数和优化器等参数。通过熟练掌握 PyTorch 的基本语法和常用模块，你可以更加高效地开展深度学习研究。...PyTorch 模型优化与调试在深度学习领域，模型的优化与调试至关重要，它们直接影响着模型的性能和应用效果。本章将详细介绍如何在 PyTorch 中进行模型优化与调试。...AdaGrad：AdaGrad 是一种基于梯度平方的优化算法，它对每个参数的梯度进行平方累积，并在更新时加权平均。...RMSProp：RMSProp 是一种基于指数加权的优化算法，它对梯度进行平方根衰减，并在更新时使用均方根。...损失函数可视化：通过绘制损失函数随迭代次数变化的曲线，可以直观地了解模型训练过程中损失函数的变化趋势。在 PyTorch 中，我们可以使用 `plt.plot()` 函数绘制损失函数曲线。4.
图片来源：Raphael Koh on Unsplash 深度学习需要大量的计算。它通常包含具有许多节点的神经网络，并且每个节点都有许多需要在学习过程中必须不断更新的连接。...在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。最后，我反复将该回溯函数传递给优化器进行优化。 5. ...我们选择CNN体系结构并在扩展名为.prototxt的配置文件中定义其参数。 3. 定义求解器：求解器负责模型优化，定义所有关于如何进行梯度下降的信息。...虽然这两个框架都使用Python，但它们之间存在一些差异： • PyTorch有更加干净清爽的接口，更易于使用，特别适合初学者。大部分代码编写较为直观，而不是与库进行战斗。...每个框架都是不同的，因为它们是由不同的人为了不同的目的而开发的。有一个整体的大致了解会帮助你解决你的下一个深度学习难题。
） 损失函数都以正确的比例因子进行度量。...您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...学习率 - 学习率太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，而学习率太大会导致优化发散，因为存在跳过损失函数更深、但更窄部分的风险。可以考虑进行学习速率调度，在训练过程时降低学习速率。...CS231n课程有很多关于实现退火学习率的不同技术。...随机梯度下降（SGD） - 有几种SGD使用动量、自适应学习率和Nesterov更新，但在训练表现和泛化方面都没有明显的优势（参见Sebastian Ruder的优秀文章’梯度下降优化算法概述‘和这个有趣的实验
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