当我们用PyTorch定义我们的模型时。我们运行不同的#epochs。我想知道在时代的迭代中。以下两段不同顺序的代码段之间有什么区别?这两个片段版本是:
我在教程上找到了
我的主管为项目提供的代码。
教程版本
for i in range(epochs):
logits = model(x)
loss = loss_fcn(logits,lables)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
主管版本
for i in range(epochs):
lo
我正在编写我从课程(MATLAB)中学到的关于线性回归的代码。有一个类似的帖子,我发现了,但我似乎不能理解一切。也许是因为我在机器学习方面的基础有些薄弱。
我面临的问题是,对于某些数据.梯度下降(GD)和封闭形式解(CFS)都给出了相同的假设线。但是,在一个特定的数据集上,结果是不同的。我读过一些关于,如果数据是奇异的,那么结果应该是一样的。然而,我不知道如何检查我的数据是否是单数。
我将尽我所能来说明:
1)首先,给出了语言中的MATLAB代码。对于给定的数据集,在GD和CFS都给出类似结果的情况下,一切都很好。
数据集
X Y
2.06587460000
我第一次尝试用GRU RNN训练一个包含8个变量的数据集,时间序列为20年左右。生物量值是我试图根据其他变量预测的。我首先尝试用一层GRU。我不使用softmax作为输出层。MSE用于我的成本函数。
它是具有前向传播和后向梯度更新的基本GRU。以下是我定义的主要功能:
'x_t is the input training dataset with a dimension of 7572x8. So T = 7572, input_dim = 8, hidden_dim =128. y_train is my train label.'
def forward_pr