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（
转载
2023-08-08 11:12:18
139阅读
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
转载
2023-12-08 09:22:05
112阅读
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
转载
2023-09-03 14:32:50
128阅读
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
转载
2023-10-26 21:53:41
190阅读
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
转载
2023-09-05 12:26:58
287阅读
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
转载
2023-06-30 18:35:59
468阅读
# 如何使用 PyTorch 优化器：新手指南
在深度学习中，优化器是不可或缺的部分。它们帮助我们调整模型的参数，使得损失函数降低，从而优化模型的性能。本文将引导你一步一步实现 PyTorch 中的优化器，了解其背后的逻辑和代码实现。
## 流程概述
在使用 PyTorch 优化器之前，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 05:54:07
46阅读
目录1 创建一个 Optimizer一个简单的例子：求目标函数的最小值Per-parameter 的优化器2 Taking an optimization step 开始优化optimizer.step(closure)常见的几种优化器如何调整 lr？优化器的保存和读取不同层不一样的优化参数 本文介绍 torch.optim 包常见的使用方法和使用技巧。1 创建一个 Optimizer要构造一个
转载
2023-12-07 13:10:00
159阅读
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
转载
2023-08-05 20:24:11
72阅读
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
转载
2023-12-09 11:22:23
39阅读
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:
转载
2023-09-03 10:29:47
669阅读
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
转载
2023-08-08 11:12:30
203阅读
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
转载
2023-09-27 15:48:43
313阅读
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
转载
2023-11-21 10:48:29
136阅读
学习率是神经网络优化是的重要超参数，在梯度下降法中，学习率非常关键，学习率过大会不收敛，学习率过小则收敛速度太慢，常用的学习率调整方法包括：学习率衰减、学习率预热、周期性学习率调整等，除此之外还有一些自适应学习率。在pytorch中提供了相关算法的实现函数，挑几个比较有代表性的介绍学习一下：学习率衰减等间隔调整学习率：torch.optim.lr_scheduler.StepLR(
转载
2024-06-09 07:17:48
190阅读
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ ?有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）? （封面图由文心一格生成） PyTorch中的优化器探秘：加速模型训练的关键武器在机器学习和深度学习中，优化器是训练模型不可或缺的重要组件。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了多种
转载
2024-05-28 10:22:46
58阅读
# 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
42阅读
# 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
90阅读
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
转载
2023-11-08 15:34:24
55阅读
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
转载
2023-10-14 10:27:54
178阅读
