Soft-Actor-Critic一共有两个版本，笔者称为SAC1与SAC2，鉴于它是一个非常火爆好用的算法，笔者首先给出它的代码，网传版本有很多，但是存在诸多问题譬如:1.算法不收敛2.由于值网络的更新导致策略网络无法更新3.SAC效果不好这导致了网络上几乎没有一个代码可以同时的在三种机器人控制(游戏)环境:“BipedalWalker-v3”,“LunarLanderContinuous-v2
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2024-07-19 18:07:08
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梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等
2023.04.02（一）优化器同样是在pytorch官网找到优化器（optim），查看官方文档。下面以 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01) 为例 optim = torch.optim.SGD(nerualnetwork.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(20
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2023-11-09 06:55:18
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1、基础知识:与numpy中的基本操作相似， pytorch 的作用是引入GPU加快运算， 增加图形界面， 适合大数据运算， 尤其是deep learninggradient 梯度类似于求导， 找到梯度下降的最佳路径。tensor 除了可以进行线性代数运算， 还可以求梯度 tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reu
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2024-06-11 05:30:08
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首先要明确在Pytorch当中，计算得到的梯度是默认累加的，而不是下次计算梯度就自动清零上一次的梯度值。这样做的好处有以下几点：1、减小multitask的内存消耗 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为：for idx, data in enumerate(train_loader):
xs, ys = data
pred
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2023-09-15 23:26:46
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，数值的不稳定性有时会导致出现 `NaN`（Not a Number）值，这对模型的训练来说是一个严重的问题。为了应对这个问题，一种有效的策略是将 `NaN` 值转换为 `0`。在本文中，我们将系统地记录解决“PyTorch如果为NaN变为0”问题的整个过程。
## 背景定位
在我们的业务场景中，数据质量对模型的性能至关重要。尤其是在进行数据预处理和模
上篇博客已经说到，torch对梯度求导，仅保留叶子节点的梯度。这里使用FGSM进行说明。
FGSM的公式为： 对损失函数进行反传，得到原图x的梯度方向，在梯度方向上添加定长的扰动。结果为： 这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。但这里存在的一个问题是，我们仅能获得原图x的梯度，原图x为叶子结点。之后原图x送入网络，中间任何层的输出，均不是叶子结点，直至最后通过全连接输出结果(叶子节点
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2023-10-10 15:51:53
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41激活函数与GPU加速sigmoid /Tanh 会出现梯度离散问题，就是梯度为0（导数为0） relu 在x=0处不连续，x小于0时梯度为0，x大于0梯度为1不变，利于串行的传播，这样就不会出现梯度爆炸或梯度离散的情况 relu x小于0时梯度为0，为解决这个在x小于0部分 设置了y=a*x，使得有一定的梯度a而不是0，斜角一般默认0.02的样子 selu=relu+指数函数，使得在x=0出也
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2023-08-07 10:27:47
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确定神经网络中的参数需要两个步骤：Forward Propagation：正向传播，就是神经网络利用自己“猜测”最好的参数，根据input data得到output（包括各个node的值）。Backward Propagation: 反向传播，神经网络通过正向传播的output得到的error适应自己的参数。更新权重参数的过程是在BP阶段完成的。模型中的参数根据损失函数的梯度来确定。为了计算这些梯
主要内容梯度检测随机初始化神经网络算法步骤总结一、梯度检测在采用反向传播算法时很容易产生于一些小的 bug(程序错误)，当它与梯度算法或者其他算法一起工作时，看起来能正常运行并且代价函数也在逐渐变小，但最后的到的神经网络的误差会比无 bug 的情况下高出一个量级，这时采用梯度检测就能很好的避免这些问题在每次使用神经网络或者其他复杂模型中实现反向传播或者类似梯度下降算法时，都建议做梯度检测梯度检验的
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2024-02-02 13:47:58
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文章目录可视化工具TensorBoard1、`SummaryWriter`类（1）`add_scalar()`（2）`add_scalars()`（3）`add_histgram()`（4）`add_image()`（5）`add_graph()`2、利用Tensorboard对网络模型的卷积和和特征图进行可视化 可视化工具TensorBoard
PyTorch从 1.2.0 版本开始，正式自带
PYTORCH学习（2）：梯度下降、随机梯度下降、mini batch1、学习点1.1 非凸函数1.2 鞍点问题1.3 前向传播和反向传播2、python实现2.1 梯度\随机梯度下降2.2 mini batch python 实现2.3 反向传播（pytorch实现）1、学习点1.1 非凸函数凸函数性质：函数上任取两点连成线段，取其中点，中点的纵坐标值大于该点映射在函数上的值。 凸函数优点：局部
PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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1.卷积层设计卷积层的具体设计参数如下。 其中对于2维得数据，也是最常用的是使用卷积函数torch.nn.conv2d()。代码中TuDui网络仅仅构建了一层卷积层'''
注意本文件与P16的区别
P16中使用的是torch.nn.functional.conv2d()，这为了更加理解函数内部结构
而本节中讲解的是更常使用、也更加方便的torch.nn.conv2d()
torch.nn.Conv
PyTorch转ONNX之F.interpolate 文章目录PyTorch转ONNX之F.interpolate一、环境说明二、ONNX安装问题三、F.interpolate1. ONNX的op版本`opset_version`2. 插值方法与op版本 一、环境说明Conda 4.7.11Python 3.6.9PyTorch 1.4.0ONNX 1.6.0protobuf 3.9.2二、ONN
1.梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机
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2023-12-24 21:34:43
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创建tensortorch.empty(),未初始化的Tensor torch.rand(),随机初始化的Tensor(均匀分布) torch.randn(),标准分布 torch.normal(),正态分布 torch.uniform(),均匀分布 torch.randperm(),随机排列 torch.zeros(),全零的Tensor torch.ones(),全一的Tensor torch
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2023-09-24 10:53:21
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前言本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd.function （函数的反向传播）torch.autograd.functional （计算图的反向传播）torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查
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2024-06-21 09:34:30
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1. 笔者的一些经验笔者血泪史中最重要的一点：网络输出到求loss之间的操作，尽可能简洁如果NN的输出直接和label可以进行对比，那是最好的情况，比如输出是猫还是狗这种tag如果不能直接进行对比，则应该尽可能简洁，同时注意以下问题：1. 1 尽可能注意避免原地操作：原地操作无法溯源，backward的时候找不到之前的值了
能用torch.squeeze(x)，不用x.squeeze_()
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2023-10-31 21:50:18
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PyTorch学习（二）前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
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2023-08-27 22:56:45
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