前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
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2023-06-30 18:35:59
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损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
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2023-08-05 20:24:11
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PyTorch提供了十种优化器，在这里就看看都有哪些优化器。torch.optimtorch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。如何使用optimizer为了使用torch.optim，你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。构建为了构建一个Opti
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2023-09-27 15:48:43
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Pytorch优化器#1机器学习中的五个步骤：数据 ——> 模型 ——> 损失函数 ——> 优化器 ——> 迭代训练 通过前向传播得到损失函数，模型再反向传播得到参数的梯度，接下来就是优化器根据这个梯度去更新参数，使得模型的损失不断降低。1 优化器的概念 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。 在更新参数时一般使用梯度下降的方式
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2023-12-09 11:22:23
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文章目录1、SGD(随机梯度下降）2、ASGD（随机平均梯度下降）3、AdaGrad算法4、AdaDelta算法5、Rprop（弹性反向传播）6、RMSProp（Root Mean Square Prop，均方根传递）7、Adam(AMSGrad)8、Adamax9、Nadam10、SparseAdam11、AdamW12、L-BFGS13、Radam pytorch的几类优化器1.https:
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2023-09-03 10:29:47
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Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。1.SGD参数介绍：--lr(float) :学习率--momentum(float，可选）：动量因子（默认为0）--weight_decay(float，可选）：权重衰减（L2惩罚，默认为0）--dampening(float，可选）：动量的抑制因子（默认为0）--nesterov(boo
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2023-08-08 11:12:30
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在前文，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。在这个过程中，我们自己定义了损失函数和权重的更新，其实 PyTorch 也为我们直接定义了相应的工具包，使我们能够简洁快速的实现损失函数、权重的更新和梯度的求解。 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化
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2023-11-21 10:48:29
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# 实现pytorch优化器的步骤
## 导言
在深度学习模型的训练过程中，优化器是一个非常重要的组件。优化器可以帮助我们自动计算模型中各个参数的梯度，并利用梯度来更新参数，从而使得模型的性能不断提升。PyTorch提供了丰富的优化器实现，本文将介绍如何使用PyTorch实现优化器。
## 步骤概述
实现PyTorch优化器的过程可以分为以下几个步骤：
1. 定义模型
2. 定义损失函数
3.
原创
2023-08-23 11:50:49
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# 优化器在 PyTorch 中的应用
在深度学习中，优化器是训练模型的关键组件之一。它的主要作用是通过调整模型的参数来最小化损失函数。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了多种优化器，用户可以根据具体需求选择合适的优化器。本文将通过示例说明 PyTorch 中的优化器的使用，并探讨相关概念。
## 常用优化器
PyTorch 提供了多种优化器，例如 SGD、Adam 和 RMSp
原创
2024-10-09 04:52:56
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前言在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。优化显存在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限
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2023-08-17 00:23:36
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挖来~~ 通过修改SelfAttention的执行逻辑，就可以节省大量的激活值显存开销。通过修改SelfAttention的执行逻辑，可以节省大量的激活值显存开销。这篇文章的消除方法来自于2021年12月10日谷歌放到arxiv上的文章self attention does not need O(n^2) memory. 该方法巧妙地使用了小学学到的加法分配率，将self attention中的固
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2023-09-03 14:32:50
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视学算法报道 【新智元导读】12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数模型进行了优化，让实时运行NLP应用成为可能。与原始PyTorch模型相比，TensorRT可以将T5、GPT-2的延迟降低9到21倍。众所周知，PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。12月2日，英伟达发布了最新的Tens
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2023-12-08 09:22:05
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在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法 要使用torch.optim，你必
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2023-09-05 12:26:58
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文章目录一、简介二、optimizer属性方法1. zero_grad()2. step()3. add_param_group()4. state_dict()5. load_state_dict()学习率动量三、常见优化器介绍1. BGD（Batch Gradient Descent）2. Stochastic Gradient Descent（SGD）3. Mini-Batch Gradi
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2024-02-26 19:07:15
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1.optimizer.SGDtorch.optimizer.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)随机梯度下降法主要参数： lr (float) – 学习率 momentum (float, 可选) – 动量因子（默认：0） weight_decay (float, 可选) – 权重衰减（
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2023-08-08 11:12:18
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pytorch学习-5：批训练+Optimizer 优化器1. 批训练1.1 DataLoaderDataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例:import torch
import t
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2024-06-18 07:12:25
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对比pytorch的优化器实现及使用方法概述基本用法基类入参设置及支持的方法基类入参基类支持的方法自定义优化器API映射对比pytorch的优化器实现及使用方法概述优化器在模型训练过程中，用于计算和更新网络参数，本文对比MindSpore和pytorch的在这一部分的实现方式差异，分别从基本用法，基类入参设置及支持的方法，自定义优化器，API映射四部分展开。基本用法MindSpore：MindSp
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2023-10-14 10:27:54
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一、优化器Optimizer 加速神经网络训练（Speed Up Training） 越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 使得在训练神经网络时花费的时间也就越多。 原因很简单, 是因为计算量太大了，所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络的训练快起来。1、Stochastic Gradient Descent (SGD) 把数据分成小批小批的，然后再分批进行计算。每次使用批数据，虽然不能反映整
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2023-11-08 15:34:24
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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
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2023-09-25 22:27:34
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损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimizer的方法是？ 图1 机器学
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2023-10-26 21:53:41
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