Optimizer 第25页

优化算法SGD与Adam

improttorch...optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=torch.optim.Adam

wyl2077·2022-11-22 11:45

pytorch模型保存与加载：state_dict、load_state_dict

优化器optimizer也有一个state_dict，包含了优化器的状态以及被使用的超参数（lr、momentum、weight_decay）state_dic

开心邮递员·2022-11-22 10:28

Tensorflow模型建立与训练

Tensorflow快速搭建动态模型模型的构建：tf.keras.Model和tf.keras.layers模型的损失函数：tf.keras.losses模型的优化器：tf.keras.optimizer

qianchedu·2022-11-22 05:35

fit函数 model_keras 学习笔记（一） ——— model.fit & model.fit_generator

fromkeras.preprocessing.imageimportload_img,img_to_arraya=load_img('1.jpg')b=img_to_array(a)print(type(a),type(b))输出：atype:,btype:optimizer

weixin_39581571·2022-11-22 03:47

In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `l

在yolov5-6.2时，因为改了下面这个：出现警告：UserWarning:Detectedcallof`lr_scheduler.step()`before`optimizer.step()`.InPyTorch1.1.0andlater

ZGPing@·2022-11-22 03:06

[pytorch] 模型加载，torch.load , keys not match

nn.DataParallel会在模型参数结构前面加一个module.比如你是这么save的state={'epoch':epoch,'state_dict':self.model.state_dict(),'optimizer

学习视觉记录·2022-11-22 02:30

Pytorch中的梯度知识总结

2.2detach()将节点剥离成叶子节点2.3什么样节点会是叶子节点2.3detach()，detach_()的作用和区别2.4clone()与detach()的区别5.optimizer.zero_grad

梦码城·2022-11-21 22:13

深度学习机器学习笔试面试题——优化函数

说说常见的优化器以及优化思路，写出他们的优化公式深度学习中的优化算法总结Optimizeradam用到二阶矩的原理是什么Batch的大小如何选择，过大的batch和过小的batch分别有什么影响梯度下降的思想文章目录深度

冰露可乐·2022-11-21 20:25

机器学习——优化器

#模型参数，学习速率，特定优化器算法中需要设定的参数optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,mom

jbkjhji·2022-11-21 19:23

4、Pytorch实现线性回归

Pytorch实现线性回归的步骤1>Preparedataset准备数据集2>DesignmodelusingClass(inheritfromnn.Module)设计模型3>Constructlossandoptimizer

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

NameError: name ‘Adam‘ is not defined的解决方案

0.999)出现错误：NameError:name'Adam'isnotdefined这是TensorFlow版本不一样导致的问题改成：importtensorflowastfopt=tf.keras.optimizers.Adam

杨貔貅的学习笔记·2022-11-21 10:13

Pytorch加载模型后optimizer.step()报RuntimeError: output with shape...错误

错误背景存储模型参数后，重新加载接着训练，结果optimizer.step()报如下错误:...RuntimeError:outputwithshape...例如：model=NLPModel()#初始化

iioSnail·2022-11-21 10:29

【pytorch系列】多GPU并行训练 torch.nn.DataParallel用法

【问题】在使用nn.DataParallel时出现“optimizergotanemptyparameterlist”问题。

_Vixerunt·2022-11-20 23:41

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

python/pycharm/course2_week2/main.py",line278,inparameters=model(train_X,train_Y,layers_dims,beta=0.9,optimizer

无眠·2022-11-20 23:28

ORB-SLAM3：FullInertialBA()代码分析

此函数定义在inlude/Optimizer.h中，用于进行视觉+IMU的全局BA优化。除了关键帧Pose之外，还会优化重建地标点位置，以下简称为FIBA函数。

Zirong.·2022-11-20 19:08

pytorch骚操作之梯度累加，变相增大batch size

batch的数据：forx,yintrain_loader:pred=model(x)loss=criterion(pred,label)#反向传播loss.backward()#根据新的梯度更新网络参数optimizer.step

#苦行僧·2022-11-20 19:36

pytorch：反向传播前手动将梯度清零的原因

首先：清零代码：optmizer.zero_grad()optimizer.zero_grad()##梯度清零preds=model(inputs)##inferenceloss=criterion(preds

开心邮递员·2022-11-20 19:34

为什么Pytorch在反向传播前需要手动将梯度清零？

label)inenumerate(train_loader):#1.inputoutputpred=model(image)loss=criterion(pred,label)#2.backwardoptimizer.zero_grad

赵卓不凡·2022-11-20 19:31

train.py 篇

前言思考自己需要的超参书写代码函数手册前言在train脚本中，主要是对参数的设置和调整思考自己需要的超参需要思考的参数如下，在train脚本中需要设置batch_size，device，dataloader，loss_function，optimizer

樱木之·2022-11-20 17:48

Tensorflow深度学习框架搭建

利用AdamOptimizer优化器来优化模型，代码如下：importtensorflowastffromtensorflow.exa

Realmhang·2022-11-20 17:44

深度学习深度学习（十二）TensorFlow搭建神经网络

搭建神经网络，有两个前提：1.TF基本概念是了解的2.神经网络的基础应该多少掌握一些搭建的流程无非：1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层：隐藏层和预测层4.定义loss表达式5.选择optimizer

breeze的一切·2022-11-20 14:56

yolov5-6.1版本功能测试（全）

yolov5-6.1版本功能测试（全）此文段所述性能指标仅对此次数据具有参考价值，后续仍需佐证此观点文章主题：yolov5-6.1版本性能对比，以及如何提升性能最佳，结果出乎意料，发现最优optimizer

商龙人·2022-11-20 13:49

Swin transformer TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘t_mul‘

:File"main.py",line357,inmain(config)File"main.py",line99,inmainlr_scheduler=build_scheduler(config,optimizer

3DYour·2022-11-20 13:06

openvino踩坑记（ImportError: DLL load failed while importing ie_api）

事情是这样的，一开始我去官网下载exe安装包，具体的选择如下，安装之后会存在指定的文件夹中，并在这个文件夹中找到Intel\openvino_2021\deployment_tools\model_optimizer

athrunsunny·2022-11-20 12:23

学习笔记--pytorch搭建神经网络及基本概念

nn.Module):2.定义一个优化器（目前用到adam优化器替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重）3.定义损失函数4.定义完成后进入循环（1）清空优化器梯度信息optimizer.zero_grad

weixin_49041844·2022-11-20 11:22

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0

在加载预训练模型进行训练时，在optimizer.step()行会出现RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices

zk_ken·2022-11-20 11:43

Model Optimizer：PaddlePaddle 模型转化 IR 模型

openvino系列12.ModelOptimizer：PaddlePaddle模型转化IR模型本案例展示了如何将MobileNetV3模型从PaddleHub加载到本地，最终转换为OpenVINOIR

破浪会有时·2022-11-20 09:32

tf.keras.callbacks.TensorBoard分析训练过程

tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=logs,update_freq=10000,profile_batch=2)model.compile(tf.keras.optimizers.Adam

你好再见z·2022-11-20 08:39

pytorch-lightning 多个优化器的使用

一般在GAN或者类似的模型里，我们会有多个网络模型，每个网络模型都需要定义各自的优化器，如下所示：defconfigure_optimizers(self):lr=self.hparams.lrb1=self.hparams.b1b2

风笑谷·2022-11-20 08:12

tensorflow自定义整个训练过程

计算该损失的梯度，并使用optimizer调整变量以适合数据。计算结果。建立数据监督学习使用输入（通常表示为x）和输出（表示为y，通常称为标签）。

@zhou·2022-11-20 07:27

pytorch中什么是state_dict？如何载入部分权重？

optimizer也有

翰墨大人·2022-11-20 03:47

pytorch 正则化公式推导+实现+Adam优化器源码以及weight decay的设置

study_&·2022-11-20 03:37

迁移学习冻结网络的方法：

说明：pytorch（1-3），TensorFlow（4）finetune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层给优化器传入所有参数，但将要冻结层的参数的requires_grad置为False：optimizer

Wsyoneself·2022-11-20 02:08

Pytorch初学简单的线性模型代码实操

3.criterion损失函数和optimizer优化器有什么关联？三、测试结果总

GDUT 小胖鱼·2022-11-20 02:07

tensorflow冻结层的方法

示例代码如下：#定义优化算子optimizer=tf.train.AdamOptimizer(1e-3)#选择待优化的参数output_vars=tf.get_collection(t

weixin_30826095·2022-11-20 02:04

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

line220,inmain(args)File"train.py",line89,inmaintrain(model,args,train_loader,criterion,Hash_center,optimizer

曹家小圆宝·2022-11-20 01:43

【入门教程】使用keras实现线性回归

导入模型所需要的包importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkerasimportoptimizersimportmatplotlib.pyplot

Sciengineer-Mike·2022-11-19 18:48

pytorch错误及解决方案

ValueError:optimizergotanemptyparameterlistT

康海东·2022-11-19 16:19

TypeError:Unable to serialize ＜tf.Variable ‘alpha:0‘ shape=() dtype=float32, numpy=0.8＞ to JSON.

K.variable(value=0.2,dtype="float32",name="beta")......model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer

aaaq_·2022-11-19 16:45

torch DDP训练-模型保存-加载问题

单GPU保存与加载：模型保存：####方法一state={'epoch':epoch,'model':model.state_dict(),'optimizer':optimizer.state_dict

hustwayne·2022-11-19 14:18

【深度学习】pytorch 炼丹过程各元素深度解析(持续更新)

文章目录梯度优化器(optimizer)作用参数常用方法/类学习率调度器(lr_scheduler)作用评价指标准确率召回率精确度引用梯度导数-损失值（y）与特征值（x）的导数，这里是特征值还是权值和偏置我也在推敲

欧阳枫落·2022-11-19 13:18

DGraphDTA训练部分源码解读分析（一）2021SC@SDUSC

device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#设置lossfunctionloss_fn=nn.MSELoss()#设置优化器optimizer

芜湖大司码丶·2022-11-19 12:51

运用PyTorch自定义网络层并搭建网络结构

python虚拟环境激活python虚拟环境利用pip安装pytorch搭建自定义网络搭建自定义网络层自定义网络定义损失函数定义优化器训练网络模型预测结果例：BPNetConstructBPNetDefineoptimizerandlossfunctionTrainmodelGetResultmac

Diana003·2022-11-19 08:01

程序报错：ImportError: cannot import name ‘Adam‘ from ‘keras.optimizers‘

1.问题描述运行python程序时，报错如下：fromkeras.optimizersimportAdamImportError:cannotimportname'Adam'2.错误原因keras库更新后无法按照原方式导入包

ML_amateur·2022-11-19 08:41

Pytorch——报错解决：No inf checks were recorded for this optimizer.

报错截图报错原因我这里报错是因为loss中出现了nan值，所以导致该问题。解决方法直接做法：给loss最终的结果加上torch.nan_to_num()函数，可以避免nan值。但是最好应当查明为什么出现nan值，针对性解决才能真正解决bug。参考文章：AssertionError：在Pytorch的AutomaticMixedPrecision中未记录此优化器的inf检查

Irving.Gao·2022-11-19 03:30

Keras报错：ValueError: (‘`tf.compat.v1.keras` Optimizer (‘, ＜keras.optimizer_v1.SGD

问题描述版本：Keras2.6，Tensorflow2.6自定义调整学习率参数lr错误fromkeras.optimizer_v1importSGDmodel.compile(loss='mean_squared_error

haerxiluo·2022-11-19 03:50

pytorch GradScaler() 出现 UserWarning: Detected call of lr_scheduler.step() before optimizer.step().

问题：在pytorch中使用GradScaler+lr_scheduler后出现UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step

B.BucciaRaTi·2022-11-19 03:36

pytorch中的学习率与优化器【lr_scheduler与optimizer】

pytorch中优化器的使用流程大致为：forinput,targetindataset:optimizer.zero_grad()output=model(input)loss=loss_fn(output

AI界扛把子·2022-11-19 03:17

Optimizers for deep learning(优化器)

优化器是用来做什么的我们在训练深度学习模型时一般都会使用梯度下降法，然而梯度下降法是最原始，也是最基础的算法。它将所有的数据集都载入，计算它们所有的梯度，然后执行决策。（即沿着梯度相反的方向更新权重）。优点是在凸函数能收敛到最小值。但显而易见的是，这方法计算量太大。假如我们的数据集很大的话，普通的GPU是完全执行不来的。还有一点，它逃不出鞍点，也容易收敛到局部最小值（也就是极小值）。那为了提高我们

白蛋儿_爱编程~·2022-11-19 02:40

时序分析 45 -- 时序数据转为空间数据 (四) 格拉姆角场 python 实践（下）

importtensorflowastffromtensorflow.keras.optimizersimportAdamfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfro

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:45

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