pytorch中指数移动平均ema权重的理解、opt理解-230618

原创 已于 2023-06-18 17:55:24 修改 · 369 阅读 · 0 ·
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于 2022-04-03 20:08:39 首次发布
本文探讨了PyTorch中的ExponentialMovingAverage (EMA) 在训练阶段如何用于提升网络性能，并揭示了其在模型权重管理和优化器文件大小上的影响。重点讲述了在forward函数中如何在训练和测试阶段区别使用模型和影子权重。

之前理解ema权重是在train阶段使用，提升网络性能，在https://github.com/openai/improved-diffusion中一直没有找到train是ema权重的使用，变化的使用是model权重（如果使用的话还需要将ema权重数值传给model权重，然后得设置为有梯度），后来查找ema权重只在train中根据model权重更新，在测试时使用。
PyTorch: Exponential Moving Average (EMA) Example

def forward(self, inputs: Tensor, return_feature: bool = False) -> Tensor:
    if
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PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
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PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
PyTorch笔记 - Weight Normalization 权重归一化
AGI
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深度神经网络的权重归一化（Weight Normalization，简称WN）是一种优化技术，它可以加速训练过程并提高模型的泛化能力。此外，权重归一化还可以改善网络的初始化和正则化，因为它可以降低权重矩阵的条件数，并且可以与批次归一化或dropout等技术结合使用。权重归一化将连接权重向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g，即w = g * v / ||v||，其中||v||表示v的欧氏范数。这样，原来对w的优化就转化为对g和v的优化，而g和v分别控制了w的长度和方向。
EMA和自动混合精度（AMP）
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02-16 945
EMA:指数移动平均，用于优化权重更新 AMP：自动混合精度，用于加快模型训练，其思想在于使得模型处理数据的时候，自动控制数据在torch.FloatTensor和torch.HalfTensor之间变换。 涉及到AMP有两个函数需要注意： 1：torch.cuda.amp.autocast：自动将数据从FP32转化为FP16，一般只用于前向传播。 2：torch.cuda.amp.GradScaler 参考自：https://blog.youkuaiyun.com/ytusdc/article/detail
pytorch训练之EMA使用
qq_35215756的博客
03-06 3939
在深度学习中用于创建模型的指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）的副本。通常，指数移动平均是用来平滑模型的参数，以提高模型的泛化能力。在训练过程中，通常会使用 EMA 模型来获得更稳定的预测结果，而不是直接使用训练过程中的模型参数。这样可以减少模型在训练数据上的过拟合，并提高模型的泛化能力。在这段代码中，model 是原始模型，deepcopy 函数用于创建模型的深层副本，避免共享内存。
【高效炼丹】指数移动平均（EMA）：深度学习中的神器
luxu1220的博客
05-09 7379
EMA的本质是对历史数据进行加权平均，其中每个数据点的权重随着它距离当前时间点的远近而不断减小。这样做的好处是可以有效地平滑时间序列数据，使其更加连续和稳定。 在深度学习中，EMA被广泛应用于优化器的更新、模型参数的平均等方面，可以帮助提高模型的性能和泛化能力。同时，由于EMA的计算方式简单且易于实现，因此也是深度学习中常用的技巧之一。
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Pytorch中的Exponential Moving Average（EMA）
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学习记录之pytorch的EMA
PyTorch【7】PyTorch网络权重初始化
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PyTorch网络权重初始化
深度学习中EMA的使用场景
暗焰之珩的博客
03-25 9891
在复习《Tensorflow实战Google深度学习框架（第2版）》一书的第5章，第97页时，遇到了一个问题。EMA，大家都知道，指数滑动平均，好处在于1.平滑数据、2.可以存储近似n个时刻的平均值，而不用在内存中保留n个时刻的历史数据，减少了内存消耗。但是，EMA在深度学习中的使用场景是什么？参与了训练过程还是测试过程？哪些场景不需要使用ema？ 什么是EMA ...
通俗解释EMA
gaoxueyi551的专栏
06-22 1万+
EMA，全称是指数移动平均，是一种给予近期数据更高权重的平均方法，详细的介绍可以参考：深度学习： 指数加权平均。 深度学习中常见的Adam、RMSProp和Momentum等优化算法内部都使用了EMA，由于使用了EMA这些算法常被称为自适应优化算法，可以随着训练过程的推移，自适应的调整参数的优化方向和步长，可以参考：深度学习中的Momentum算法原理。 假设有一个模型参数 ，EMA在优化器层面是一种局部时间窗口的加权平均，它只能通过对过去一个小的时间窗口内的梯度做加权并更新模型参数 ，如下图
已用于项目，模型训练Tricks——EMA权重滑动平均
Maple__Boy
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EMA训练tricks
PyTorch指数移动平均(EMA)手册
风筝大晒的博客
02-01 5357
文章目录PyTorch指数移动平均(EMA)手册EMA的数学模型EMA的意义EMA的偏差修正EMA在测试阶段的优越性能PyTorch实现Reference PyTorch指数移动平均(EMA)手册 指数移动平均 —— Exponential Moving Average (a.k.a Exponentially Weighted Moving Average, EMA) 指数移动平均EMA是用于估计变量的局部均值的，它可使变量的更新不只是取决于当前时刻的数据，而是加权平均了近期一段时间内的历史数据值，使得变
【半监督学习】1、Mean Teacher | 对 student model 权重进行 EMA 来加速更新 teacher model
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指数移动平均(exponential moving average)，也叫做权重移动平均(weighted moving average)，可以用来估计变量的局部均值，使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关。它的意义在于利用滑动平均的参数来提高模型在测试数据上的健壮性。
EMA滑动平均训练方式
chumingqian的博客
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首先该类实现， 使用timm ==0.6.11 版本；目的：它旨在维护模型状态字典的移动平均值，包括参数和缓冲区。该技术通常用于训练方案，其中权重的平滑版本对于最佳性能至关重要。
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【EMA : Exponential Moving Average】 cnblogs：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9479958.html 代码：https://www.shangmayuan.com/a/92d49ecf09aa4a079817bc4c.html 1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average)，或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average)，
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PyTorch EMA 项目安装和配置指南 1. 项目基础介绍和主要的编程语言 项目基础介绍 PyTorch EMA 是一个小型的 PyTorch 库，用于维护模型参数的指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）。这个库最初是为个人使用而编写的，但它也欢迎其他开发者使用并提供反馈。通过使用 EMA，可以在训练过程中平滑模型的参数，从而提高模型的泛化能力和稳定性。...
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