概述本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程，在多个 GPU 上训练同一个模型：使用 pytorch.distributed 模块的原生 PyTorch DDP 模块使用 ? Accelerate 对 pytorch.distributed 的轻量封装，确保
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2024-10-25 22:14:19
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文章目录引言一、什么是优化器？二、optimizer的基本属性三、optimizer的基本方法四、方法实例1.optimizer.step()2. optimizer.zero_grad()3. optimizer.add_param_group()4. optimizer.state_dict()5. optimizer.load_state_dict()五、优化器中的常用参数1.learni
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2023-08-06 13:29:37
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What is Tensor？Tensor:一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展，通常一维的张量就是我们所谓的向量，二维的张量就是我们所谓的矩阵，再往后拓展多维的我们就称之为张量。Torch工具包import torch ：张量的有关运算。如创建、索引、连接、转置、加减乘除、切片等1.创建：（1）torch.tensor()功能：从data创建tensor • data: 数据, 可以是li
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2024-06-26 08:10:51
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文章转自：PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自定义调整学习率
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2023-11-03 13:28:30
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学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一，在神经网络的训练过程中，当accuracy出现震荡或loss不再下降时，进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段，很多时候能明显提高accuracy。Pytorch中有两种学习率调整(衰减)方法：使用库函数进行调整；手动调整。1. 使用库函数进行调整：Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler 接口实现。pytorch提
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2024-05-15 12:46:47
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神经网络训练过程主要包括以下几个方面： 在network部分，需要搭建网络模型modules，不同功能的layers搭建成了我们所谓的modules（具体参考这篇博客~关于卷积神经网络各层） 也就是说，我们所谓的网络模型需要我们干如下两件事情： （1）模型创建：构建网络层（卷积、激活、池化）+拼接网络层（Lenet，AlexNet、ResNet） （2）模型参数初始化：Xavier，Kaiming
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2024-06-19 22:08:09
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schedule()函数
2008-01-12 20:36Direct invocation(直接调用)
The scheduler is invoked directly when the current process must be blocked right away because the resource it needs is not available. In this
小白学Pytorch系列–Torch.optim API Scheduler(3)torch.optim.lr_scheduler提供了几种根据时期数量调整学习率的方法。torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 允许根据某些验证测量值降低动态学习率。 学习率调度应在优化器更新后应用;例如，你应该这样写你的代码 ’ Demo:optimizer = opt
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2023-10-18 19:41:45
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pytorch调节学习率方法torch.optim.lr_scheduler提供了几种根据epoch调节学习率的方法。 学习率调整在optim更新后，代码形式如下>>> scheduler = ... # 设置scheduler
>>> for epoch in range(100):
>>&
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2024-04-22 20:54:34
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一.导入必要的库import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.data.dataloader as dataloader
import pdb
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE
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2024-06-02 08:11:01
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PyTorch学习率调整策略学习率可以直接控制模型参数更新的步伐。在整个模型训练过程中学习率并不是一成不变的，而是可以调整变化的。如果想要模型训练到理想的效果，必须在训练后期调整学习率，防止模型训练遇到局部最优就停下来了。PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。该模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率的方法。一般情况下我们会设置随着epo
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2023-11-02 19:23:21
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ExpLR指数衰减学习率按照指数的形式衰减是比较常用的策略， 我们首先需要确定需要针对哪个优化器执行学习率动态调整策略， 其中参数gamma表示衰减的底数，选择不同的gamma值可以获得幅度不同的衰减曲线codeoptimizer_ExpLR = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
ExpLR = torch.optim.lr_scheduler.E
文章目录有关学习率的调整方式一、学习率的调整模板常见模板1：常见模板2：通用模板：二、自适应调整学习率方式 - ReduceLROnPlateau参考附录：pytorch常见学习率调整函数： 有关学习率的调整方式当我们定义好优化器后，有关学习率的调整方式是比较头大的一个问题，除了自己手动定义函数来自定义的调整学习率的方法外，pytorch的optim库也提供了许多便捷的动态学习率的调整方式。to
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2024-03-10 17:48:08
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[译]Cron Trigger Tuorial0.前言本文译自： ://www.quartz-scheduler.org/documentation/quartz-2.x/tutorials/crontrigger. 之所以想翻译本篇文章，因为在Linux的Crontab和Azkaban中需要使用schedule的功能，但是这个功能对于新手来说，还是稍有难度。这里便...
原创
2022-01-28 10:36:52
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[译]Cron Trigger Tuorial0.前言本文译自： http://www.quartz-scheduler.org/documentation/quartz-2.x/tutorials/crontrigger.html 之所以想翻译本篇文章，因为在Linux的Crontab和Azkaban中需要使用schedule的功能，但是这个功能对于新手来说，还是稍有难度。这里便...
原创
2021-07-08 14:21:28
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概况在Kubernetes中，调度(scheduling)指的是确保Pod匹配到合适的节点，以便kubectl能够运行Pod。调度的工作由调度器和控制器协调完成。调度器通过Kubernetes的监测(Watch)机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod。调度器会将所发现的每一个未调度的Pod调度到一个合适节点上来运行。调度器会根据上下文的调度原则来做出调度选择。控制器会将调度写入Kube
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2024-04-07 22:29:47
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任务@Schedule详解@Scheduled(cron=“0 0 0 1 * ?”)一、Cron详解：Cron表达式是一个字符串，字符串以5或6个空格隔开，分为6或7个域，每一个域代表一个含义，Cron有如下两种语法格式：1.Seconds Minutes Hours DayofMonth Month DayofWeek Year2.Seconds Minutes Hours
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2022-11-30 19:09:22
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PyTorch进阶训练技巧 深入浅出PyTorchPyTorch进阶训练技巧动态调整学习率模型微调 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题，学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后，经过许多轮的训练后，可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况，说明当
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2023-10-31 13:37:53
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一、概述1、jdk的线程池和任务调用器分别由ExecutorService、ScheduledExecutorService定义，继承关系如下：ThreadPoolExecutor：ExecutorService的实现类，其构造函数提供了灵活的参数配置，可构造多种类型的线程池ScheduledThreadPoolExecutor：ScheduledExecutorService的实现类，用于任务调
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2024-02-28 10:04:31
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1.torch.device()torch.device()主要作用是：在训练时指定使用GPU训练还是CPU训练。使用方法： # cuda:0 代表第几块GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 2.nn.ModuleList()nn.ModuleList()主要作用:我们可以把任意 n
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2023-09-06 17:57:01
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