写了一段代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Test(nn.Module): def __init__(self): super(Test, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(5, 4) self.fc2 = nn.Linear(4, 3) self.fc3 = nn.Linear(4, 3) def forward(self, x)

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch): train_loss = 0 train_acc = 0 num_correct= 0 for step, (x,y) in enumerate(train_loader): # x: [b, 3, 224, 224], y: [b] x, y = x.to(device), y.to(de

最近在工作中用到了在ASP.NET MVC中以post方式传递数组参数的情况,记录下来,以供参考. 一.准备参数对象 在本例中,我会传递两个数组参数:一个字符串数组,一个自定义对象数组.这个自定义对象UserInfo定义如下: public class UserInfo { public int UserId { get; set; } public string UserName { get; set; } } 二.后台代码 后台Action代码如下: [HttpPost] public Ac

最近在工作中用到了在ASP.NET MVC中以post方式传递数组参数的情况,记录下来,以供参考. 一.准备参数对象 在本例中,我会传递两个数组参数:一个字符串数组,一个自定义对象数组.这个自定义对象UserInfo定义如下: public class UserInfo { public int UserId { get; set; } public string UserName { get; set; } } 二.后台代码 后台Action代码如下: [HttpPost] public Ac

相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样. 我的理解是: 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor.比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样的.比如, a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])b=torch.

摘要:一个神经网络有N个样本,经过这个网络把N个样本分为M类,那么此时backward参数的维度应该是[N X M] 正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. 运行结果: 不难看出,我们构建了这样的一

导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 2 z = torch.sum(y) z.backward() print(x

backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule. If a

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai

在代码中改好存储Log的路径 命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm