1.背景介绍本文将涵盖PyTorch框架的基础知识、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具推荐以及未来发展趋势。1. 背景介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发，以易用性和灵活性著称。它支持Python编程语言，可以轻松地构建和训练神经网络。PyTorch的设计灵感来自于TensorFlow、Caffe和Theano等其他深度学习框架，但它在易用性和灵活性方面有所
前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法，优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数，并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分，(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量，(3)在此基础上，学习Pytorch中的SGD随机梯度下降优化器；(4)最后，了解Pytorch提供的十种优
转载
2023-11-13 21:01:59
554阅读
在深度学习模型的训练过程中，选择合适的优化器是至关重要的。本文将详细记录如何在 PyTorch 中使用 Adam 优化器，并探讨与其相关的一些问题及解决方案。
### 问题背景
在使用 PyTorch 进行深度学习时，优化算法的选择直接影响模型性能。Adam 是一种常用的优化算法，因为它结合了动量和自适应学习率的特点，可以在许多任务中达到较好的效果。但在某些情况下，使用该优化器可能会导致模型训练
在进行深度学习模型训练时，使用不同的优化器可以直接影响模型的收敛速度及最终性能。PyTorch中的Adam优化器因其自适应学习率的特性，广泛应用于各类任务中。然而，在使用过程中，我遇到了几个问题，特别是在设置Adam优化器的参数配置时。以下是我在解决“pytorch使用adam优化器”过程中整理的博文，具体记录了从问题背景到解决方案的各个环节。
## 问题背景
在一个图像分类任务中，我使用Py
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器，包括 3 个
转载
2023-12-25 22:28:37
391阅读
torch.optim是一个实现了多种优化算法的包，大多数通用的方法都已支持，提供了丰富的接口调用，未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim，需先构造一个优化器对象Optimizer，用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化器optimizer，你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数（所有的参数必须是变量s）的列表。 然后，您可
转载
2024-04-18 19:50:50
40阅读
1. 优化器（Optimizer）用法优化器是Keras模型Compile()方法所需的参数之一，其决定采用何种方法来训练模型。 优化器两种用法：实例化优化器对象，然后传入model.compile()。实例化的优化器对象可以指定参数from kears import optimizers
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initia
转载
2023-12-31 17:47:13
369阅读
今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。细想之下，不管用什么框架，自定义优化器这个需求可谓真的是小众中的小众。一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上 Adam，而调参炼丹高手一般会用 SGD 来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。那这篇文章还有什么价值呢？有些场景下会有一点点作用。比如通过学习 Keras 中的优化器写法，你可以对梯度下降等算法有进一步的认识
转载
2023-08-24 17:12:22
150阅读
目录1.写在前面2.训练优化器2.1 Stochastic Gradient Descent (SGD) 2.2 Momentum 更新方法2.3 AdaGrad 更新方法2.4 RMSProp 更新方法2.5 Adam 更新方法3.DataLoader1.写在前面 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且
转载
2024-06-10 14:53:57
909阅读
优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。 优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系? SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。优点： 简单性，在优化算法中没有太多的参数需要调整，通过少量的计算量就可以获得比较好的结果。缺点： 在某些极端情况下
转载
2023-11-28 07:39:11
152阅读
1、为什么使用normalization?主要还是为了克服神经网络难以训练的弊端！internal covariate shift:数据尺度/分布异常，导致训练困难！具体详解请移步：知乎关于normalization的介绍 讲解的很详细，我这里也不多赘述了！2、Pytorch中常见的Normalization有哪些？Layer Normalization(LN)：BN不适用于变长的网络，
文章目录1. 优化器概述2. 优化器算法2.1 Adam2.2 RAdam2.3 AdamW3. 保存读取4. 学习率更新4.1 自定义学习率更新4.2 常数衰减4.3 分段衰减4.4 指数衰减4.5 循环学习率 1. 优化器概述深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解，所以如何去更新参数是深度学习研究的重点。通常将更新参数
转载
2023-09-26 22:10:28
1306阅读
提到优化器，大多数人会想到 Adam。自 2015 年推出以来，Adam 一直是该领域的「王者」。但近日，波士顿大学的一位助理教授做出了一个假设，他认为 Adam 或许不是最佳的优化器，只是神经网络的训练使其成为了最佳。Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很
转载
2024-05-24 09:43:31
333阅读
目录说明Adam原理梯度滑动平均偏差纠正Adam计算过程pytorch Adam参数paramslrbetasepsweight_decayamsgrad说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr
转载
2023-08-10 21:47:33
691阅读
文章目录一、简介二、Adagrad原理Adagrad算法代码实现三、RMSProp原理举例说明三、RMSProp参数 一、简介模型每次反向传导 都会给各个可学习参数p 计算出一个偏导数g_t，用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t 不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值 ，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更
转载
2023-12-31 17:07:27
538阅读
文章目录1. 优化器1.1 [优化器的种类](https://zhuanlan.zhihu.com/p/64885176 "PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器")1.2 创建优化器1.3 优化器的属性2. 改变学习率 1. 优化器优化器就是根据导数对参数进行更新的类，不同的优化器本质上都是梯度下降法，只是在实现的细节上有所不同。类似的，PyTorch 里的所有优化器都继承
转载
2023-11-06 21:31:38
973阅读
注：文中涉及一些内部底层实现机制，可能和大家外界看到的不一样，这里略过不做介绍。借着笔记，分享平时碰到的技术点，不高端，不炫酷，对你有用更好了。最近在做模型的优化工作，主要涉及精度，速度和显存优化，今天主要针对显存优化分享下关于Pytorch显存机制的笔记。显存优化还涉及显存量查看，训练中显存使用分布查看，还有一些节省显存的tricks。我在这篇文章中没有体现，mentor看到文章“嫌弃”说“看的
转载
2023-09-25 22:27:34
207阅读
文章目录一、优化算法二、学习率策略1、StepLR：均匀分步策略2、MultiStepLR：不均匀分步策略3、ExponentialLR：指数变换策略4、LambdaLR：自定义调整策略5、ReduceLROnPlateau：自适应调整策略三、参考资料 一、优化算法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导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向
转载
2023-11-27 11:42:37
608阅读
PyTorch框架学习十三——优化器一、优化器二、Optimizer类1.基本属性2.基本方法三、学习率与动量1.学习率learning rate2.动量、冲量Momentum四、十种常见的优化器（简单罗列） 上次笔记简单介绍了一下损失函数的概念以及18种常用的损失函数，这次笔记介绍优化器的相关知识以及PyTorch中的使用。一、优化器PyTorch中的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使
转载
2023-10-08 22:23:43
211阅读
3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。3.9.1 Pytorch提供的优化器torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 参数：
转载
2024-08-09 19:46:27
241阅读
