pytorch 分开设置多个loss

2024-11-03

学习率设置&&训练模型之loss曲线滑动平均

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减指数衰减是比较常用的衰减方法,

ReactNative中iOS和Android的style分开设置教程

reactnative可以编辑iOS程序也可以编辑Android程序, 而且80%的代码都可以重用. 及有些文件是两个系统通用的, 相信大家也都清楚了. 但是也许大家会遇到一些屏幕布局的问题, 最常遇到的就是Android的状态栏我们是无法涉及的而iOS的就可以. 所以当一个component设置了marginTop时, 两个系统需要设置的数值是不一样的. 我们没必要为了一个style而创建两个文件(***.ios.js和***.android.js)当然这肯定能解决问题, 但是每次都这样做的花

【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置参考: PyTorch documentation PyTorch 码源本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

pytorch中tensorboardX的用法

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

使用pytorch构建神经网络的流程以及一些问题

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun

Pytorch的19种损失函数

基本用法 12 criterion = LossCriterion() loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数损失函数 L1范数损失:L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值. 1 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数:reduction-三个值,none: 不使用约简:mean:返回loss和的平均值:sum:返回loss的和.默认:mean. 均方误差损失:MSELoss 计算 output 和 ta

Lattice 的 Framebuffer IP核使用调试笔记之IP核生成与参数设置

本文由远航路上ing 原创,转载请标明出处. 这节笔记记录IP核的生成以及参数设置. 先再IP库里下载安装Framebuffer 的ipcore 并安装完毕. 一.IP核的生成: 1.先点击IP核则右边会出现生成对话框: 按箭头指示顺序进行设置:要设置生成ip核的路径(可以新建一个文件夹ipcore来放置IP核,若有多个IP核则在ipcore下分别建立文件夹),IP核的名字,以及语言的类型:verilog或VHDL.最后点击Customize. 2. 在上一步设置之后会出现下面的设置界面,先设置

导出Excel之Epplus使用教程2（样式设置）

导出Excel之Epplus使用教程1(基本介绍) 导出Excel之Epplus使用教程2(样式设置) 导出Excel之Epplus使用教程3(图表设置) 导出Excel之Epplus使用教程4(其他设置) 1.公式计算 excel中离不开各种各样的公式计算,在Epplus中运用公式有两种方式,你都可以尝试一下: worksheet.Cells["D2:D5"].Formula = "B2*C2";//这是乘法的公式,意思是第二列乘以第三列的值赋值给第四列,这种方法

【深度学习】Pytorch 学习笔记

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i

Focal Loss 的前向与后向公式推导

把Focal Loss的前向和后向进行数学化描述.本文的公式可能数学公式比较多.本文尽量采用分解的方式一步一步的推倒.达到能易懂的目的. Focal Loss 前向计算其中是输入的数据是输入的标签. 其中 Focal Loss 后向梯度计算为了计算前向公式(3)的梯度我们,首先计算单元的导数. 计算计算导数: 有了(4)和(5)我们就来对(3)进行推倒. 在(6)中把(4)(5)带入并合并整理就得到(7) (7)就是Focal loss的后向的最后结果.要是在TF, Pytorch等

HighCharts常用设置

1. X轴文字斜着放,在xAxis里设置 xAxis: { labels: { rotation: -90 //竖直放 rotation: -45 //45度倾斜 } } 2. 柱形图柱形的宽度和边框, 在plotOptions里设置 plotOptions: { column: { pointWidth: 30, //设置柱形的宽度 borderWidth: 0 //设置柱子的边框,默认是1 } } 3.柱形图柱子的颜色,可以统一设置,也可以分开设置, 在series里设置 <span sty

图片小精灵 & 解决同时给一个元素设置背景问题 &jq登录注册切换

图片小精灵,当有整张图片时可以通过图片小精灵设置图标. 例如 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style type="text/css"> #xiao{ width: 50px; height:50px; border: 1px solid red; position: abs

Winform中设置ZedGraph曲线图的字体样式是避免出现边框

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 如果需要对坐标轴的标题的字体以及大小和样式进行修改的话,通常是 //设置第一条Y轴标题 myPane.YAxis.Title.Text = "第一条Y轴标题"; //第一条Y轴的标题 FontSpec myFont = , Color.Black, false, false

【pytorch】torch.utils.data.DataLoader

简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型.用于训练/验证/测试时的数据按批读取. torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, m

javafx分别设置四个边框

package border; import javafx.application.Application; import javafx.geometry.Insets; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.layout.*; import javafx.scene.paint.Color; import javafx.scene.text.Text; import javafx.stage.Stage; public class Bor

webrtc fec

转自:http://www.cnblogs.com/webrtc/p/7402570.html WebRTC::FEC [TOC] Tags: WebRTC FEC WebRTC中的 FEC 实现分为 UlpFEC 和 FlexFECulpfec:rfc 5109FlexFEC还在实现中, 相关标准也还是 RFC草案.详见:FlexFex WebRTC对FEC进行恢复处理的动作对RTCP的统计是透明的. WebRTC对FEC的冗余度计算是动态的, 会根据丢包情况和网络带宽估计(BWE)的结果动态

【目标检测】R-CNN系列与SPP-Net总结

目录 1. 前言 2. R-CNN 2.0 论文链接 2.1 概述 2.2 pre-training 2.3 不同阶段正负样本的IOU阈值 2.4 关于fine-tuning 2.5 对文章的一些思考 3. SPP-Net 3.0 论文链接 3.1 概述 3.2 一次性full-image卷积 3.3 Spatital Pyramid Pooling 3.4 多尺度训练与测试 3.5 如何将原图的proposal映射到到feature map上 3.6 SPP-Net的一些不足 4. Fast

一文告诉你Adam、AdamW、Amsgrad区别和联系重点

**序言:**Adam自2014年出现之后,一直是受人追捧的参数训练神器,但最近越来越多的文章指出:Adam存在很多问题,效果甚至没有简单的SGD + Momentum好.因此,出现了很多改进的版本,比如AdamW,以及最近的ICLR-2018年最佳论文提出的Adam改进版Amsgrad.那么,Adam究竟是否有效?改进版AdamW.Amsgrad与Adam之间存在什么联系与区别?改进版是否真的比Adam更好呢?相信这篇文章将会给你一个清晰的答案. (内容翻译整理自网络) Adam Roller

object detection api调参详解（兼SSD算法参数详解）

一.引言使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我

Bootstrap JavaScript插件

在bs3.X中,提供了12种JavaScript插件,分别是:动画过渡(Transition).模态弹窗(Modal).下拉菜单(Dropdown).滚动侦测(Scrollspy).选项卡(Tab).提示框(Tooltip).弹出框(Popover).警告框(Alert).按钮(Button).折叠(Collapse).旋转轮播(Carousel).定位浮标(Affix). 由于各种加班,身心疲惫... 动画过渡源文件:transition.js 使用的动画过渡效果全部使用了 CSS3的

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