Optimizer 第23页

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

pytorch手动加入正则

1.Pytorch自带的加正则化方法Pytorch的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

【PyTorch】PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()使用

在训练Pytorch的时候，我们会使用model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer

Xhfei1224·2022-11-27 06:00

PyTorch中的model.zero_grad() 与 optimizer.zero_grad()

在PyTorch中，对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式：model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。二者在训练代码都很常见，那么二者的区别在哪里呢？

u013250861·2022-11-27 06:58

pytorch 搭建网络步骤

pytorch搭建网络步骤准备数据定义网络结构model定义损失函数定义优化算法optimizer（有是还要定义更新学习率：scheduler=StepLR())训练5.1准备好tensor形式的输入数据和标签

冲上云霄！·2022-11-27 02:55

PyTorch基础-搭建网络

pytorch基础-搭建网络搭建网络的步骤大致为以下：1.准备数据2.定义网络结构model3.定义损失函数4.定义优化算法optimizer5.训练5.1准备好tensor形式的输入数据和标签(可选)

维杰太保齐肯·2022-11-27 02:25

李宏毅2021《机器学习/深度学习》——学习笔记（3）

Backpropagation（反向传播）参考资料DNNTrainingProcedure上图所示是Pytorch中训练DNN的概述，首先是DefineNeuralNetwork、LossFunction、Optimizer

dotJunz·2022-11-27 02:34

Ubuntu18.04，两块GPU，踩坑记录。

的警告pytorch，设置多GPU关于batch_size的设置报UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().

小菊花0.0·2022-11-27 01:27

【Pytorch教程】：卷积神经网络 CNN

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

_APTX4869·2022-11-26 20:01

tensorflow2.0学习笔记：自定义求导

tensorflow2.0建立神经网络模型，tensorflow近似求导与keras.optimizers结合使用，实现自定义求导，使得模型训练更加灵活。

凿井而饮·2022-11-26 07:06

mnist手写数字识别

1、训练模型importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels,layers,optimizersimportmatplotlib.pyplotaspltmnist

fmingzh·2022-11-26 05:34

【学习率】torch.optim.lr_scheduler学习率10种调整方法整理

学习率调整在网络中的位置以及当前学习率查看方法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:04

Tensorflow2.0 model.compile详细介绍

Tensorflow2.0model.compile详细介绍语法结构：model.compile(loss=‘目标函数’,optimizer=optimizer,metrics=[‘accuracy’]

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:26

Keras框架，MLP网络训练MNIST数据集

importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.optimizersimportRMSprop

.云哲.·2022-11-25 17:42

【深度学习】分布式常见问题汇总（踩坑指南）

为什么还要手动管理数据集切分、分布式optimizer、参数更新这些脏活累活？难道没有一种框架屏蔽掉单机和分布式代码的差异，让我们愉快地写代码？答案是：

OneFlow深度学习框架·2022-11-25 16:40

pytorch之常用函数整理

之常用函数整理一、图像预处理函数1.1torchvision.datasets.ImageFolder()函数二、参数优化函数2.1torch.optim.lr_scheduler.StepLR()函数2.2optimizer.param_groups

西西先生666·2022-11-25 15:13

【pytorch笔记】损失函数nll_loss

#训练forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)optimizer.zero_grad

GentleCP·2022-11-25 14:12

坑中坑之Pytorch断点重新训练/恢复训练scheduler设置/last_epoch研究

问题描述去网上搜索了很多恢复训练的教程，大家都提到了保存模型/optimizer/epoch，但是有一个非常关键的点。你的更新模型策略设置的scheduler，是不能跟着一起保存的！

Mr.July·2022-11-25 13:48

RepOptimizer学习笔记

RepOptimizer学习笔记Re-parameterizingYourOptimizersratherthanArchitecturesAbstract神经网络中设计良好的结构反映了纳入模型的先验知识

麻花地·2022-11-25 08:35

adam优化_Keras的Adam优化器参数理解及自适应学习率

optimizer--adam_小笨熊~~走向程序猿的~~历程~~专栏-CSDN博客blog.csdn.net在训练的过程中我们有时会让学习率随着训练过程自动修改，以便加快训练，提高模型性能。

weixin_39758229·2022-11-25 05:14

Keras的Adam优化器decay理解及自适应学习率

AdaminKeras在Keras的Adam优化器中各参数如下：keras.optimizers.Adam(lr=0.001,beta_1=0.9,

Haru，·2022-11-25 05:42

Adam优化器还需要加入学习率衰减吗？

在StackOverflow上有一个问题Shouldwedolearningratedecayforadamoptimizer-StackOverflow，我也想过这个问题，对Adam这些自适应学习率的方法

不太冷的莱昂·2022-11-25 05:06

paddledetection在window使用cpu快速上手 & 在cpu端训练自己的VOC类型数据集

/runtime.yml','_base_/optimizer_40e.yml','_base_/yolov3_mobilenet_v1.yml','_

weixin_50862344·2022-11-24 22:16

Pytoch各个组件

importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.optimasoptimizer

tear藏·2022-11-24 22:02

pytorch Cosine Annealing LR

CosineAnnealingLRtorch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max,eta_min=0,last_epoch=-1)这个学习率策略就是说

康康同学97·2022-11-24 19:13

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts、OneCycleLR定义与使用

CosineAnnealingWarmRestarts（带预热的余弦退火）学习率方法定义torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer

there2belief·2022-11-24 19:37

CosineAnnealingLR学习率更新与热重启SGDR的关系

CosineAnnealingLRtorch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max,eta_min=0,last_epoch=-1,verbose

ゞωáиɡホ辛鴻ゾ·2022-11-24 19:36

JavaScript玩转机器学习：训练模型

将CoreAPI与结合使用Optimizer.minimize()。首先，我们将研究LayersAPI，这是用于构建和训练模型的高级API。然后，

星河_赵梓宇·2022-11-24 14:16

模型转换技术要点解读

模型转换技术，是通过OpenVINO™工具套件中的模型优化器（ModelOptimizer，简称MO，以下提到的MO均指代模型优化器)将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化的技术。

英特尔边缘计算社区·2022-11-24 09:05

Pytorch中调用cuda的方法及可以使用cuda的对象

1.网络模型(module)2.数据(输入imgs、标注target/label)3.损失函数(optimizer)一、Pytorch中怎么调用cuda？

natsuiroginga·2022-11-24 07:59

pytorch快速上手（8）-----pytorch优化器简介

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

All_In_gzx_cc·2022-11-24 07:25

pytorch 设置学习率逐层递减

'params':p,'lr':(1e-3)*0.8**i}fori,(n,p)inenumerate(list(reversed(list(model.named_parameters())))))optimizer

防搞活机·2022-11-24 02:58

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