Optimizer 第22页

python中module ‘keras.optimizers‘ has no attribute ‘Adam‘错误

版本问题从optimizers.py文件中可以看出，应该把keras.optimizers.Adam改成keras.optimizers.adam_v2.Adam

qq_821852343·2022-12-04 23:59

Pytorch基础知识

model.parameters()与model.state_dict()的区别pytorch中优化器optimizer.param_groups

木非木子非子·2022-12-04 22:15

完美解决一切python报错Cannot find reference ‘xxx‘ in ‘xxxxx‘，详细步骤

python报错Cannotfindreference‘xxx’in‘xxxxx’，详细步骤今天开始正式开始学习代码，结果，好家伙，一上来就报错Cannotfindreference‘adam’in‘optimizers.py

猫头丁·2022-12-04 21:05

Pytorch学习笔记（三）

目录nn_loss.pynn_loss_network.pynn_optimizer.pynn_loss.py#损失函数和反向传播#计算实际输出与目标之间的差距；为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）

Hygge0+·2022-12-04 16:00

神经网络训练过程中保存参数与加载参数

模型参数的保存：#模型参数保存，model是网络模型，optimizer是优化器state={'model':model.state_dict(),'optimizer':optimizer.state_dict

北山杉林·2022-12-04 15:59

pytorch入门之自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2

Being me·2022-12-04 02:08

tensorflow训练神经网络时出现loss一直为nan的情况

注意：keras中调整学习率时，在model.compile中设置：optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0)，实现将学习率

xiaoxixi！·2022-12-03 15:36

高光谱图像分类论文复现--HybridSNNet

Exploring3D-2DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification复现效果：IndianPinestrain_size=0.11024个训练样本optimizer

一条小白鱼·2022-12-03 15:34

tensorflow中的常用函数与API 2

tensorflow中的常用函数与API21.学习率策略指数衰减TensorFlowAPI：tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay指数衰减学习率=初始学习率

如魔·2022-12-03 13:34

importError: cannot import name ‘SGD‘ from ‘keras.optimizers‘

problem:ImportError:cannotimportname'SGD'from'keras.optimizers'(/home/tux/conda/envs/huh/lib/python3.9

狗庄欺人太甚·2022-12-03 12:58

module ‘tensorflow.compat.v2.internal‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD

SkyeCat·2022-12-03 08:20

【PyTorch】8 语言翻译Torchtext实战——英语和德语翻译、Attention模型、 Pytorch 1.8 安装

torchtext语言翻译1.数据处理2.DataLoader3.定义nn.Module和Optimizer4.训练4.1Pytorch1.8安装4.2训练网络5.测试模型6.全部代码小结这是官方文本篇的一个教程

Yang SiCheng·2022-12-03 07:33

pytorch使用笔记|torch.optim模块简介（内含optimizer和lr_schedular）

本文介绍一下这个包下面的一些常见内容，如optimizer和lr_scheduler的构造和使用。optimizeroptimizer用于根据已得到的梯度来更新网络参数。

yanghaoplus·2022-12-03 04:57

【Pytorch学习笔记】Optimizer梯度下降_参数组创建示例

文章目录一、代码示例分步1.引入库2.生成随机矩阵3.一个参数组4.两个参数组二、完整示例代码如下总结提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、代码示例分步1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importtorchimporttorch.optimasoptim2.生成随机矩阵代码如下（示例）：w1=torch.randn(2,2)w1.requires_grad=Tru

秋天的波·2022-12-03 04:48

python—搭建多层感知机MLP

搭建多层感知机MLP###fromkeras.modelsimportSequentialfromkears.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkears.optimizersimportSGD

Y_ni·2022-12-03 01:19

loss.data[0] 报错invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item＜T＞()`

刚开始学pytorch源码foreinrange(1000):out=logistic_regression(Variable(x))loss=criterion(out,Variable(y))optimizer.zero_grad

will599·2022-12-02 23:25

pytorch loss.backward() 报错RuntimeError: select(): index 0 out of range for tensor of size [0, 1]解决方法

基本代码结构如下G=Generator(3,3,32,norm='bn').apply(weights_init)D=MS_Discriminator(input_nc=6).apply(weights_init)optimizer_G

qq_45475106·2022-12-02 23:21

常见优化器方法梳理

optimzer是在机器学习算法中的核心部分，针对常见的optimizer的具体实现原理和公式进行深入了解后，可以对使用模型训练过程中的问题分析有明显的帮助。

zhang371312·2022-12-02 17:17

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

优化器根据优化点不一样可分为三类：基本的梯度下降法包括：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法NAG自适应学习率优化法包括：AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam算法可以理解为下山过程中，选择什么方向（梯度），以速度快慢（动量），什么大小的步幅下山（学习率），才会最快达到

zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

【深度学习】常用优化器总结

【深度学习】常用优化器总结-Flix-博客园在训练模型时，我们可以基于梯度使用不同的优化器（optimizer，或者称为“优化算法”）来最小化损失函数。这篇文章对常用的优化器进行了总结。

浮云向晚·2022-12-02 17:46

每日一问06——常用的优化器（Optimizer）有哪些？该如何选择？

每日一问06Question：常用的优化器（Optimizer）有哪些？该如何选择？优化器如何选择？对于稀疏数据，尽量选用学习率可自适应的算法，比用手动调节，而且最好采用默认参数。

白羊by·2022-12-02 17:46

Repoptimizer论文理解与代码分析

论文链接：Re-parameterizingYourOptimizersratherthanArchitecturesIntroductionRepopt提出将模型结构的先验信息直接用于修改梯度数值，其称为梯度重参数化

小小小绿叶·2022-12-02 16:15

Keras实现简单的Convolution1D

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConvolution1D,Activation,Dense,Flattenfromkerasimportoptimizersimportnumpyasnpimportpandasaspd

狼图腾1023·2022-12-02 11:51

Keras实现Convolution1D的函数形式

fromkeras.layersimportConvolution1D,Dense,Flatten,Activation,Inputfromkeras.modelsimportModelfromkerasimportoptimizersimportnumpyasnpimportpandasaspd

狼图腾1023·2022-12-02 11:51

【OpenCV+OPENVINO使用】opencv+openvino 使用自己的模型推理实战(基于C++）

OpenCV+OPENVINO使用】openvino安装教程IR模型，这个需要openvino的模型转换，获得model.bin文件和model.xml文件，可以利用openvino的GitHub中model-optimizer

幻世至上·2022-12-02 10:16

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

今天在跟随沐神的课看见了以前没见过SGD参数传入方式（才学没多久，见识浅陋）：trainer=torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters(),'lr':learning_rate*10}],lr=learning_rate,weight_decay=0.001)传入了一个列表中包含了两个字典，作用是为了做到在最

小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

解决“No module named ‘tensorflow.keras...”

原因缺少这个包2.解决首先找到tensorflow下面的keras所在位置找到自己所要导入的包，查看位置然后你就根据路径改一下代码：fromtensorflow.contrib.keras.api.keras.optimizersimport

云游四海 Jin·2022-12-02 01:12

tf.control_dependencies() and tf.while_loop()

opt=tf.train.Optimizer().minize(loss)withtf.control_dependencies([opt]):updated_weight=tf.identity(weight

DragonBallSuper·2022-12-01 19:40

pytorch.optimizer 优化算法

/details/69942970https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623文章目录1.优化器optimizer1.1step

东东就是我·2022-12-01 18:09

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed

项目场景：tensorflow，使用sparse_categorical_crossentropy损失函数报错原因问题描述：fromkerasimportoptimizersoptimizer=optimizers.rmsprop_v2

晨风入晚林·2022-12-01 17:25

【pytorch加载模型错误】Unexpected key(s) in state_dict: “epoch“, “arch“, “state_dict“, “optimizer“, “args“

model.load_state_dict({k.replace('module.',''):vfork,vinstate_dict.items()})方案2.训练好的模型文件好像字典键值有很多个，如optimizer

AI界扛把子·2022-12-01 16:49

pytorch：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()、net.parameters()、requires_grad

当optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效。其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器。

开心邮递员·2022-12-01 15:50

pytorch冻结网络参数，requires_grad与optimizer顺序的关系

问题说明：pytorch迁移学习时，需要对某些层冻结参数，不参与方向传播，具体实现是将要冻结的参数的requires_grad属性置为false，然后在优化器初始化时将参数组进行筛选，只加入requires_grad为True的参数，代码示例如下：cnn=CNN()#构建网络forn,pincnn.named_parameters():print(n,p.requires_grad)ifn=="c

村民的菜篮子·2022-12-01 14:18

torch.optim 中的优化器

在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯

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

推荐频道

Optimizer