学习笔记总结

最新推荐文章于 2023-11-21 13:54:28 发布
原创 最新推荐文章于 2023-11-21 13:54:28 发布 · 191 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #机器学习 #自然语言处理 #人工智能

部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch中参数更新过程 （实例讲解）
qq_43613342的博客
09-08 3514
pytorch中的参数更新过程的实例讲解。
java学习笔记总结
04-02
这份“java学习笔记总结”涵盖了作者在深入学习Java过程中积累的知识点和实践经验，旨在帮助读者理解和掌握Java的核心概念。 首先，Java的基础部分包括语法、变量、数据类型、运算符和流程控制。Java支持八种基本...
pytorch 更新部分参数（冻结参数）注意事项
Answer3664的博客
09-09 2万+
实验的pytorch版本1.2.0 在训练过程中可能需要固定一部分模型的参数，只更新另一部分参数。有两种思路实现这个目标，一个是设置不要更新参数的网络层为false，另一个就是在定义优化器时只传入要更新的参数。当然最优的做法是，优化器中只传入requires_grad=True的参数，这样占用的内存会更小一点，效率也会更高。 一、设置参数为false import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的网络
Pytorch参数更新
互联网知识分享
11-21 888
参数更新是深度学习模型训练中不可或缺的步骤，Pytorch提供了丰富的优化器和灵活的参数设置，可以根据实际情况选择合适的参数更新方法。在Pytorch中，参数更新是指在训练神经网络模型时，根据损失函数的梯度对模型的参数进行调整的过程。参数更新的原理基于梯度下降算法，通过计算损失函数对模型参数的梯度，以此来调整参数的数值，使得损失函数的取值逐渐减小，从而使模型的预测结果更接近真实标签。具体步骤包括计算损失函数对参数的梯度，然后根据梯度的反方向更新参数的数值，即参数 = 参数 - 学习率 * 梯度。
Pytorch使用
Aren8的博客
04-13 654
训练 #generic class LayerLinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Instead of our custom parameters, we use a Linear layer with single input and single output self.linear = nn.Linear(1, 1) .
Pytorch神经网络入门（1）参数的手动更新和自动更新
OldDriver1995的博客
03-23 1万+
Pytorch 作为深度学习届两大扛把子框架之一（另一个是Tensorflow），一直都受着AI炼丹师们的喜爱。这里将简单介绍一下神经网络参数的手动更新和自动更新。 首先来说手动更新，可能很多初学者随便打开一本pytorch书或者教程，发现他们的梯度更新方式都大同小异，都是那几句话，但他其中的具体步骤究竟是怎样的，还是有必要了解一下。 一般情况下，神经网络都是有隐藏层的，当然也可以像上图左边那样，只有输入输出。 神经网络的循环过程 如下： 1，输入进来，前向传播，先用初始化的矩阵将输入转换成和输出类似的形
精选资源
机器学习笔记总结（吴恩达）.pdf
08-12
在这份机器学习笔记中，我们首先遇到了一个实际应用问题——房屋出租问题。为了能够根据房屋大小来预测价格，引入了代价函数的概念，这是衡量模型预测与真实值之间差异的一种方式。 在讨论线性回归问题时，一个重要...
(源码)基于Go语言的编程学习笔记总结.zip
最新发布
07-23
# 基于Go语言的编程学习笔记总结 ## 项目简介 本项目是一份Go语言的学习笔记总结，基于郝琳老师的Go 36讲课程，结合自身学习心得而成。笔记内容覆盖Go语言的基础概念、语法特性、标准库使用，以及并发编程等高级...
系统集成项目管理工程师学习笔记总结.docx
06-22
系统集成项目管理工程师的学习笔记总结涉及了项目管理的经验与技巧、项目管理的特点、代码缺陷率、项目管理解决方案、项目管理成熟度模型、系统集成商的选择以及项目变更管理等多个方面。首先，项目管理的经验和技巧...
pytorch 自定义参数不更新方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义参数不更新方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch中网络loss传播和参数更新理解
^_^
12-26 1万+
相比于2018年，在ICLR2019提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化，网友发现，提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇，keras从42提升到56，但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。 TensorFlow: 228--->266 Keras: 42--->56 Pytorch: 87--->252 在使...
PyTorch设置与更新可训练参数
xiaohe9275的博客
01-06 1万+
1、设置可训练参数 PyTorch中可以使用torch.nn.Parameter()来设置可训练参数。Parameters类是Tensor类的子类，当它与Module类一起使用时，也就是将一个Parameters对象作为Module类的一个属性时，它们会自动添加到Module的参数列表中，例如在该Module类的parameters()迭代器中。 import torch import torch.nn as nn class MyModule(nn.Module): def __init__(s
Pytorch参数更新实验
Bear_Kai的专栏
10-23 5100
概述 构建一个toy net，测试不参与运算的变量是否会更新&如何更新 起因 实现随机深度策略时，在block内部进行requires_grad=True/False操作会报错（后面测试知道其实是DataParallel的锅） ref: 1, 2 结论 初始化各模块如self.conv3后，其_grad值为None self.conv3只有在forward中运行了，才会被纳入graph中...
PyTorch 更新模型参数以及并固定该部分参数(二)
赵凯月的博客
05-25 3171
大家在学习pytorch时，可能想利用pytorch进行fine-tune,但是又烦恼于参数的加载问题。下面我将讲诉我的使用心得。 Step1: 加载预训练模型,并去除需要再次训练的层 注意：需要重新训练的层的名字要和之前的不同。 model=resnet()#自己构建的模型，以resnet为例 model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load('xxx.pkl') pretrained_dict = {k: v for k, v in
Pytorch反向求导更新网络参数
tsq292978891的博客
02-18 6025
方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True) # 定义输出 d = torch.mean(w1) # 反向求导 d.backward() # 定义学习率等参数 ...
Pytorch优化器的权重衰减（weight_decay）
qq_39463274的博客
04-03 1万+
L2正则化： L=Ee+λ∑wi2L=E_e + \lambda\sum w_i^2L=Ee​+λ∑wi2​ EeE_eEe​:是训练数据个标签之间的误差 wiw_iwi​:表示权重值 在反向传播计算梯度时，对每个权重点来说，就是在原本计算的EeE_eEe​梯度上，再加上2∗λ∗wi2*\lambda*w_i2∗λ∗wi​, ２和λ\lambdaλ可一起看做常数项系数． Pytorch里实现的权重...
PyTorch 更新模型参数以及并固定该部分参数(一)
赵凯月的博客
05-25 1万+
1. PyTorch 预训练模型 Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。 往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再将其修改即可。 比如，我需要将 ResNet-50 的 Layer 3 后的所有层去掉，在分别连接十个分类器
pytorch 正则化公式推导+实现+Adam优化器源码以及weight decay的设置
goodgoodstudy___的博客
11-15 1万+
1.为什么要进行正则化？怎么正则化？ pytorch —— 正则化之weight_decay 上文简述： 误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即 误差=偏差+方差+噪声 之和； 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力； 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响； 噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界； 正则化策略的目的就是降低方差，减小过拟合的发生。 对于L2norm： 因为公式中存在 因
pytorch学习笔记（二）：gradient
热门推荐
Keith
01-21 3万+
在BP的时候，pytorch是将Variable的梯度放在Variable对象中的，我们随时都可以使用Variable.grad得到对应Variable的grad。刚创建Variable的时候，它的grad属性是初始化为0.0的（0.2 版本已经是 打印的结果是 None。）。 import torch from torch.autograd import Variable w1 = Varia...
网络工程师考试必备：经典学习笔记总结
学习笔记是备考者总结和梳理知识的有效方式，本文将从以下几个方面深入解析网络工程师学习笔记的核心知识点。 首先，了解网络工程师的工作职责和所需技能是基础。网络工程师主要负责网络系统的设计、配置、维护和...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值