Optimizer 第22页

torch.optim 中的优化器

在西湖雾雨中起舞·2022-12-01 14:05

【渗透测试】phpstudy后门利用复现

目录一、漏洞描述二、漏洞影响版本三、漏洞RCE一、漏洞描述Phpstudy软件是国内的一款免费的PHP调试环境的程序集成包，通过集成Apache、PHP、MySQL、phpMyAdmin、ZendOptimizer

久违 °·2022-12-01 10:36

pytorch - connection between loss.backward() and optimizer.step()

Someanswersexplainedwell,butI’dliketogiveaspecificexampletoexplainthemechanism.Supposewehaveafunction:z=3x^2+y^3.Theupdatinggradientformulaofzw.r.txandyis:initialvaluesarex=1andy=2.x=torch.tensor([1.0

敲代码的妹子·2022-12-01 08:46

optimizer.zero_grad()，loss.backward()，optimizer.step()的作用原理

目录前言一、optimizer.zero_grad()二、loss.backward()三、optimizer.step()前言在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad

张张呀呀·2022-12-01 08:45

Pytorch：optim.zero_grad()、pred=model(input)、loss=criterion(pred,tgt)、loss.backward()、optim.step()的作用

在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的每一轮batach的过程中依次用到以下三个函数optimizer.zero_grad()；loss.backward()；optimizer.step

u013250861·2022-12-01 08:42

torch代码解析为什么要使用optimizer.zero_grad()

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作：#zerotheparametergradientsoptimizer.zero_grad

scut_salmon·2022-12-01 08:40

（转载笔记）loss.backward()与optimizer.step()的作用

x=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)#x:tensor([1.,2.],requires_grad=True)y=100*x#y:tensor([100.,200.],grad_fn=)loss=y.sum().#tensor(300.,grad_fn=)#Computegradientsoftheparametersrespecttotheloss

_wjunjie·2022-12-01 08:07

pytorch--＞optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()

优化器optimizer的作用优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数值的作用。

努力学习的小小徐·2022-12-01 08:07

pytorch学习笔记——loss.backward()、optimizer.step()、scheduler.step()

loss.backward()进行反向传播求出梯度optimizer进行参数管理与更新，所以optimizer放在backward后面用求出的梯度进行参数更行，记住step之前要进行optimizer.zero_grad

phily123·2022-12-01 08:04

梯度值与参数更新optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step原理解析

在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step

视觉大掌柜·2022-12-01 08:31

mindspore的model.train怎么实现pytorch的optimizer.zero_grad()和loss.backward()

和我的pytorch代码唯一不一样的是我在msp中没有optimizer.zero_grad()、loss.backward()和optimizer.step()2、我一直没有找到上诉三个在msp中的实现方法

昇思MindSpore·2022-12-01 08:58

Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解

引言一般训练神经网络，总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss（后面有的时候还会写forward，看你网络怎么写了）之后是是net.backward之后是optimizer.step

Einstellung·2022-12-01 08:56

pytorch复习笔记--loss.backward()、optimizer.step()和optimizer.zero_grad()的用法

目录1--loss.backward()的用法2--optimizer.step()的用法3--optimizer.zero_grad()的用法4--举例说明5--参考1--loss.backward(

憨豆的小泰迪·2022-12-01 08:55

一般网络训练流程

设定参数2.初始化w和b的方法1.定义初始化函数：2.直接赋值3.调用init.方法3.定义net1.d2l方法2.nn.Sequential4.准备训练：1.定义loss:2.定义准确度3.选取优化器optimizer

能吃胖的晨星·2022-12-01 04:23

【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》

笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数最优化方法权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss

changreal·2022-12-01 04:57

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer

AndSonder·2022-11-30 17:55

【Pytorch教程】：自编码 (Autoencoder)

Pytorch教程目录TorchandNumpy变量(Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN

_APTX4869·2022-11-30 06:50

解决：AttributeError: SyncBatchNorm is only supported within torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

SyncBatchNormisonlysupportedwithintorch.nn.parallel.DistributedDataParallel0%||0/310[00:01main()File"dist_train.py",line152,inmaintrain(net,optimizer

道纪书生·2022-11-30 05:57

Tensorflow2.x框架-手写数字识别

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ

诗雨时·2022-11-29 13:48

TensorFlow实现手写数字识别

TensorFlow实现手写数字识别importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential

没有胡子的猫·2022-11-29 13:14

pytorch优化器: optim.SGD && optimizer.zero_grad()

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，你必须构

ZwaterZ·2022-11-29 10:09

keras训练出现IndexError: tuple index out of range

我报该错误是因为：triplet_loss=Lambda(self.cal_triplet_loss,name="triplet")(feature)sim_model.compile(optimizer

莫叶何竹·2022-11-29 08:55

Sklearn学习笔记3 model_selection模块

3Modelselectionandevaluation1sklearn.model_selection:ModelSelection1.1SplitterClasses（分组）1.2SplitterFunctions（拆分训练集与测试集）1.3Hyper-parameteroptimizers

edwinhaha·2022-11-29 01:58

PyTorch Week 3——Optimizer优化器

系列文章目录PyTorchWeek3——权值初始化操作PyTorchWeek3——nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Linear、激活层PyTorchWeek3——卷积PyTorchWeek3——nn.Module的容器：Sequential、ModuleList、ModuleDicePyTorchWeek3——模型创建PyTorchWeek2——Dataloader与Da

yandonglv·2022-11-29 01:57

pytorch的state与param_group的区别与联系

而state，Optimizer中的state是一个defaultdict类型，其中的值默认是字典，一开始是空的，在其自己定义或者官方的优化器中，在step()函数中才将其重新写进去，一般它的键就是网络参数张量

yangzhen24·2022-11-29 01:27

optimizer.param_groups中到底有什么

生气的小木块·2022-11-29 01:26

pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]是什么意思

参考tf.summary.FileWriter-云+社区-腾讯云optimizer.param_groups：是长度为2的list，其中的元素是2个字典；optimizer.param_groups[0

Wanderer001·2022-11-29 01:23

pytorch基础（四）：使用optim优化函数

文章目录前言一、问题描述二、官方文档代码三、optimizer的工作原理总结前言本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。

麻衣带我去上学·2022-11-29 01:50

optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别

使用中可以发现各种优化算法的使用方式几乎相同，是因为父类optimizer【1】定义了各个子类（即SGD等）的核心行为，下面是optimizer类注释：classOptimizer(object):r"

阿派派大星·2022-11-29 01:50

pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]

optimizer.param_groups：是长度为2的list，其中的元素是2个字典；optimizer.param_groups[0]：长度为6的字典，包括[‘amsgrad’,‘params’,

人类高质量算法工程师·2022-11-29 01:49

Pytorch Optimizer类使用小技巧总结

False：#在nn.Modele子类内固定features层参数forpinself.features.parameters():p.requires_grad=False2.将参与训练的层参数传入Optimizer

潜行隐耀·2022-11-29 01:17

有关optimizer.param_groups用法的示例分析

Optimizeroptimizer.param_groups用法的示例分析日期：2022年7月25日pytorch版本：1.11.0对于param_groups的探索optimizer.param_groups

xxmy7·2022-11-29 01:46

机器学习中交叉熵cross entropy是什么，怎么计算？

计算loss的意义在于为接下来的optimizer提供优化的指标，即optimizer优化的目的为最小化loss。在使用softmax层进行分类时，loss一般使用交叉熵cross_entropy：

Kenn7·2022-11-28 22:12

【Pytorch学习】-- 补充 -- 使用Pytorch自带的Loss和Optimizer

修改损失函数更新参数用Optimizer代替代码importtorchimporttorch.nnasnn#已知公式形式：f=w*x，未知参数w的数值#目标w=2#初始化数据#数据集XX=torch.tensor

丶Dylan·2022-11-28 21:26

报错：using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution

原因：iftf.equal(self.optimizer.iterations%log_freq,0):passtensorflow版本：1.15.0由于python的if语句是通过bool类型判断的，

Love绘梨衣的Mr.lu·2022-11-28 21:53

tensorflow2.x中英文翻译

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels,layers,optimizers

小杨变老杨·2022-11-28 21:41

pytorch 神经网络套路实现多维输入特征的二分类

loss:BCELossoptimizer:SG

Newjet666·2022-11-28 21:37

地心的PyTorch学习（四）

（DownloadandVisualizetheData）2.定义网络（DefinetheNetworkArchitecture）3.定义损失函数和优化器（SpecifyLossFunctionandOptimizer

cdxSunny·2022-11-28 19:34

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计05:完美将模型版本从tf1.x转移至tf2.x上、global_steps与train_step的使用、动态学习率、梯度优化器

tf.saved_model.load、tf.feature目录1、tf1.x模型测试代码2、运行升级成功的代码3、解决报错问题，优化代码4、补充说明4.1、动态学习率4.2、梯度优化train.GradientDescentOptimizer

源代码杀手·2022-11-28 16:17

Optimizer （一）Adagrad 矩阵形式公式理解

学习记录，如有错误请指出，感谢大家指导谢大家指导建议。本篇记录来自medium原网址Adagrad的特点在于对于每一个参数的学习率是不同的，除了公共学习率之外，每一个参数的学习率还有一个额外的系数。其中代表极小数防止分母为0，I为单位矩阵。是当前轮次和下一轮的参数向量，维度等于参数个数。是当前轮次每一个参数的导数。是一个矩阵，定义如下可以看到Gt就是每一轮导数向量和自身的外积，取对角线元素后加上一

黑野桥·2022-11-28 14:45

`loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl

losspassedtoOptimizer.compute_gradientsshouldbeafunctionwheneagerexecutionisenabl1、错误原因：这是因为tensorflow

张炳远·2022-11-28 08:24

错误处理-`loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl

错误解释：`loss'传递给Optimizer.compute_gradients应该是一个启用了立即执行的函数。

monissa.J·2022-11-28 08:50

tensorflow学习笔记（一）——《案例：自实现线性回归》代码校正调整

`GradientDescentOptimizer`No3`.会话开启方式`No.4`optimizer报错3.总结4.完整代码5.其他学习资料1.环境说明环境名称我自己的环境视频教程环境系统环境windows10macOSIDE

诡途·2022-11-28 08:19

【问题记录】RuntimeError: `loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager exe

目录一、问题描述二、问题解决（尚未解决）三、问题解决（解决了.）一、问题描述报错截图如下：定位到源代码：#四、传播误差optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer

追光者♂·2022-11-28 07:41

mmlab中学习率优化参数整理

mmlab中学习率优化参数整理optimizer=dict(type='SGD',lr=0.01,momentum=0.9,weight_decay=0.0001)lr_config=dict(policy

灰太狼241·2022-11-28 06:54

AttributeError: module ‘tensorflow.keras.losses‘ has no attribute ‘SparseCatgoricalCrossentropy的解决方案

报错：解决方案：将model.compile里面的loss参数修改如下即可：model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.SparseCaticalCrossentropy

小k同学！·2022-11-28 01:53

AttributeError: module ‘tensorflow._api.v1.keras.losses‘ has no attribute ‘SparseCategoricalCrossent

_api.v1.keras.losses'hasnoattribute'SparseCategoricalCrossent报错如下解决方法报错如下解决方法将model.compile(optimizer

FriendshipT·2022-11-28 01:15

Python绘制训练过程的loss和accuracy曲线

model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])history=model.fit

宋yongchao·2022-11-27 23:35

在恒源云做深度学习时运行train.py到第1个epoch就自动终止了

StartTrainEpoch1/81:35%|█████████████████████████▉|131/373[01:15fit_one_epoch(model_train,model,loss,loss_history,optimizer

碱化钾·2022-11-27 19:11

深度学习优化器演化史

KeyWords：Momentum、AdaGrad、Adam…Beijing,2020AgilePioneer Optimizeron-line:onepairof(x,y)atatimestep，a

Mr.RottenPeach·2022-11-27 15:16

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