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以optim.SGD为例介绍pytorch优化器

optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]

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pytorch学习笔记(十):learning rate decay(学习率衰减)

. # 有两个`param_group`即,len(optim.param_groups)==2 optim.SGD([ {'params': model.base.parameters...{'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) #一个参数组 optim.SGD

2.1K10 0

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常见优化器的PyTorch实现

= Net() net_RAdam = Net() nets = [net_SGD, net_Momentum, net_Adam, net_RAdam] opt_SGD = optim.SGD...(net_SGD.parameters(), lr=LR) opt_Momentum = optim.SGD(net_Momentum.parameters(), lr=LR, momentum

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【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

torch.optim.Adam(参数，学习率) 注意：参数可以使用model.parameters()来获取，获取模型中所有requires_grad=True的参数 optimizer = optim.SGD...nn.CrossEntropyLoss()，常用于分类问题 model = Lr() # 实例化模型 criterion = nn.MSELoss() # 实例化损失函数 optimizer = optim.SGD...self.linear(x) return out # 实例化模型，loss，和优化器 model = Lr() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD...cpu") x,y = x.to(device),y.to(device) model = Lr().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD

3101 0

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

创建模型model = nn.Linear(10, 10).cuda()model = DDP(model)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.SGD...self.layer2(x.cuda(1)) return xmodel = ModelParallel()# 定义损失函数和优化器criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.SGD...进行混合精度训练from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler# 定义模型model = nn.Linear(10, 10).cuda()optimizer = optim.SGD

7850 0

采用自动微分进行模型的训练

6.0]]) # 实例化模型、损失函数和优化器 model = LinearRegression() criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失函数 optimizer = optim.SGD...model = LinearRegression() criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失函数 optimizer = optim.SGD(model.parameters

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Pytorch 拟合多项式的例子

return x def run(): torch.manual_seed(1024) model = Model() model.train() optimizer = optim.SGD...return x def run(): torch.manual_seed(1024) model = Model() model.train() optimizer = optim.SGD

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一文搞懂 PyTorch 中的 torch.nn模块！！

PyTorch提供了多种优化器，例如： optim.SGD：随机梯度下降优化器。 optim.Adam：Adam优化器。...return x # 创建模型实例 model = SimpleNN() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD

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pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器

#导入torch.potim模块 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #同样是用到了神经网络工具箱 nn 中的交叉熵损失函数 optimizer = optim.SGD

1.5K1 0

optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)scheduler = lr_scheduler.StepLR

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GPU accelerated

cuda:0'当中的0为想要使用显卡的编号 # 这里的0表示使用的是第一张显卡 net = MLP().to(device) # 使用.to函数将神经网络模块搬到MLP上进行运算 optimizer = optim.SGD

1.2K1 0

多分类问题线性层和训练部分代码的构建

torch.optim as optim import torch.nn as nn lr = 1e-3 # learning_rate # 优化器优化的目标是三个全连接层的变量 optimizer = optim.SGD...x@w2.t() + b2 x = F.relu(x) x = x@w3.t() + b3 x = F.relu(x) return x optimizer = optim.SGD

8312 0

【机器学习】联邦学习技术

100, input_dim) y_client2 = torch.randn(100, output_dim) # 本地训练（简化示例，实际中可能更复杂） optimizer_client1 = optim.SGD...(model_client1.parameters(), lr=0.01) optimizer_client2 = optim.SGD(model_client2.parameters(), lr=0.01

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pytorch中的非线性回归

使用实例化模型、定义损失函数和优化器： model = NonLinearRegression() criterion = nn.MSELoss() # 使用均方误差损失函数 optimizer = optim.SGD...# 实例化模型、定义损失函数和优化器 model = NonLinearRegression() criterion = nn.MSELoss() # 使用均方误差损失函数 optimizer = optim.SGD

4951 0

Pytorch-多分类问题神经层和训练部分代码的构建

训练过程首先要建立一个优化器，引入相关工具包 import torch.optim as optim import torch.nn as nn learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.SGD...x@w2.t() + b2 x = F.relu(x) x = x@w3.t() + b3 x = F.relu(x) return x optimizer = optim.SGD

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Pytorch中的优化器

首先构建优化器对象： optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1

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【动手学深度学习笔记】之Pytorch实现线性回归

定义优化算法 pytorch在torch.optim模块中提供了很多优化算法 #本节使用小批量随机梯度下降算法(SGD) import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD...lr，设置学习率为0.03；net.parameters()导入模型的参数 print(optimizer) #输出优化算法的各项参数扩展内容： #为不同网络设置不同学习率 optimizer = optim.SGD...net.linear.bias,val=0) #初始化偏差为0 #定义损失函数（均方差损失函数） loss = nn.MSELoss() #定义优化算法（同样的小批量随机梯度下降算法） optimizer = optim.SGD

1.2K2 0

如何让大模型更聪明？提升AI智能的关键策略

forward(self, x): return self.fc(x) model = SimpleModel() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD...TransformerModel() for param in teacher_model.parameters(): param.requires_grad = False optimizer = optim.SGD...forward(self, x): return self.fc(x) model = SimpleModel() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD...TransformerModel() for param in teacher_model.parameters(): param.requires_grad = False optimizer = optim.SGD

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PyTorch之迁移学习实战

criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Observe that all parameters are being optimized optimizer_ft = optim.SGD...Observe that only parameters of final layer are being optimized as# opoosed to before.optimizer_conv = optim.SGD...criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Observe that all parameters are being optimized optimizer_ft = optim.SGD

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AI加速引擎PAI-TorchAcc-整体介绍与性能概述

torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = SimpleCNN().to(device)optimizer = optim.SGD...torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = SimpleCNN().to(device)optimizer = optim.SGD...ptac# 启用自适应学习率优化ptac.enable_adaptive_lr()# 定义模型、优化器和损失函数model = nn.Linear(1000, 10).cuda()optimizer = optim.SGD...ptac# 启用模型量化ptac.enable_model_quantization()# 定义模型和优化器model = nn.Linear(1000, 10).cuda()optimizer = optim.SGD...')# 定义模型和分布式数据并行model = nn.Linear(1000, 10).cuda()model = DistributedDataParallel(model)optimizer = optim.SGD

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