# PyTorch 超参数优化指南
在深度学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型的性能有至关重要的影响。适当的超参数选择可以显著提高模型的预测精度。因此，进行超参数优化是深度学习模型调优的一项重要工作。
## 流程概述
下面是进行 PyTorch 超参数优化的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|-----------|
原创
2024-10-16 04:09:30
84阅读
# PyTorch超参数优化指南
在深度学习中，模型的性能通常取决于所选择的超参数。超参数是由开发者设置，在模型训练开始之前确定的参数，例如学习率、批量大小和网络结构等。妥善优化这些超参数可以显著提升模型的效果。但如何有效地进行超参数优化呢？本篇文章将为您介绍PyTorch中的超参数优化方法，并提供代码示例。
## 什么是超参数优化？
超参数优化（Hyperparameter Optimiz
原创
2024-10-02 05:07:29
278阅读
一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
转载
2023-09-17 13:39:16
125阅读
LSTM的参数解释 LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入
转载
2023-11-25 17:24:17
2044阅读
PyTorch中，18个速度和内存效率优化技巧 文章目录PyTorch中，18个速度和内存效率优化技巧你为什么要读这篇文章？列表:示例代码指导思想1、把数据移动到SSD中2. 在加载数据和数据增强的时候异步处理3. 使用pinned memory来降低数据传输4. 直接在设备中创建张量5. 避免在CPU和GPU中传输数据6. 使用 `torch.from_numpy(numpy_array)`和`
转载
2024-02-24 17:19:24
134阅读
# 使用PyTorch实现DNN贝叶斯超参数优化
在机器学习中，调整模型的超参数通常是一个关键步骤。贝叶斯优化是一种有效的方法来优化这些超参数。下面我们将使用PyTorch实现深度神经网络（DNN）并利用贝叶斯优化来优化超参数。让我们先了解整个流程。
## 流程概述
以下是实现DNN贝叶斯超参数优化的步骤：
| 步骤 | 描述
介绍超参数优化也称作超参数调整。往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数，这些参数有的可以通过训练来优化，例如神经网络中的权重（Weight）等，我们称为参数（Parameter），也有一部分参数不能通过训练来优化，例如学习率（Learning rate）等，我们称为超参数（Hyper parameter）。举些例子，机器学习算法中的参数是用来调整数据的。深度神经网络由许多神经元组成，
转载
2023-08-02 10:32:39
140阅读
文章目录1 torch.optim.SGD 2 torch.optim.ASGD 3 torch.optim.Rprop 4 torch.optim.Adagrad 5 torch.optim.Adadelta 6 torch.optim.RMSprop 7 torch.optim.Adam(AMSGrad) 8 torch.optim.Adamax 9 torch.optim.SparseAda
转载
2023-10-26 14:12:07
413阅读
简介本文受 浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划 启发，希望以更通俗的方式推广机器学习算法，让有数学基础和编程能力的人能够乐享其中。目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-learn、TensorFlow来实现机器学习模型，甚至参加Kaggle这样的建模比赛。那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kern
转载
2024-06-14 10:02:42
164阅读
说到时下最火的两个深度学习框架，莫过于PyTorch和TensorFlow了。近日，美国知网Reddit机器学习社区中的一则热帖引发了讨论，Horce He在其个人论坛中发表了一篇题为《2019年机器学习框架的状态》的文章，指出了PyTorch的增长在研究领域已经大幅超越TensorFlow，研究人员正在舍弃TensorFlow并大量涌向PyTorch。同时，在工业界中，TensorFlow仍然是
转载
2024-09-02 12:56:56
40阅读
安装到官网根据要求运行相应的命令Start Locally | PyTorch 例：Stable（稳定版）、Windows、Conda（anaconda版本）、Python3.6、None（没有GPU即CPU版本） 打开cmd依次运行命令即可conda install pytorch-cpu -c pytorchpip3 install torchvision 库中的torch.nn.M
网格搜索对给定参数进行组合，用某标准进行评价，只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0,
pre_dispatc
转载
2024-04-29 09:11:19
106阅读
一、概念Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。 优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。 其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochastic gradient descent 随机梯度下降)，Adagrad（自适应梯度算法），Adam（Adaptive Moment
转载
2023-12-04 20:41:41
505阅读
本文主要来讲如何解决K邻近问题以及它的KD树优化方法。K邻近问题的描述如下给定n个高维数据样本(n≤100000)，每个样本有m维，现在给定一个样本，问离它最近的k条样本是什么？本质上就是解决高维数据的K邻近问题。在机器学习中，通过计算K邻近实现分类算法，这就是著名的KNN算法。 KNN算法原理与实现KNN算法是K Nearest Neighbor的简写，它的原理也比较简单，核心思想就
转载
2024-07-17 15:16:50
104阅读
Python、PyTorch、超参数调优、量化、剪枝
原创
2023-05-14 00:36:56
873阅读
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/rmb_classification/人民币 二分类实现 1 元人民币和 100 元人民币的图片二分类。前面讲过 PyTorch 的五大模块：数据、模型、损失函数、优化器和迭代训练。数据模块又可以细分为 4 个部分：数据收集：样本和标签。数据划分：训练集、
转载
2024-09-30 13:18:47
98阅读
一、概述超参数优化的意义目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-learn、TensorFlow来实现机器学习模型，甚至参加Kaggle这样的建模比赛。那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2 normalization等更多超参数可
转载
2024-09-07 19:01:33
139阅读
# PyTorch超参数寻优
在机器学习中，超参数是指在训练模型之前需要手动设定的参数。它们对于模型的性能和收敛速度起着重要的影响。调整超参数需要经验和反复尝试，而寻找最佳超参数组合的过程被称为超参数寻优。在本文中，我们将介绍PyTorch中的超参数寻优方法，并提供代码示例。
## 常见的超参数
在深度学习中，常见的超参数包括学习率、批量大小、迭代次数、正则化参数等。学习率决定了模型参数更新
原创
2023-08-16 07:59:26
193阅读
1. 前言现在的机器学习和深度学习中，在模型结构确定的情况下，不同的超参数的选择对整个结果的好坏有着至关重要的影响。不少人还嬉称人工智能工程师，其实是“调参侠”。1.1 超参数在模型开始学习过程之前人为设置值的参数，而不是（像bias、weights）通过训练可得到的参数数据。这些参数定义关于模型更高层次的概念（模型复杂性、学习能力等）。比如说随机梯度下降算法中的学习速率/learning rat
转载
2024-07-01 06:51:37
145阅读
文章目录1. 超参数优化概述2. 网格搜索3. 随机搜索4. 贝叶斯优化5. 动态资源分配6. 神经架构搜索6. AutoML 1. 超参数优化概述在神经网络中，除了可学习的参数之外，还存在很多超参数。这些超参数对网络性能的影响也很大，不同的机器学习任务往往需要不同的超参数。常见的超参数有以下三类：网络结构，包括神经元之间的连接关系、层数、每层的神经元数量、激活函数的类型等；优化参数，包括优化方
转载
2023-11-10 10:07:00
266阅读
