為您找到相關(guān)結(jié)果224,639個(gè)
聊聊pytorch中Optimizer與optimizer.step()的用法_python_腳本之家
所有的optimizer都實(shí)現(xiàn)了step()方法,這個(gè)方法會(huì)更新所有的參數(shù)。它能按兩種方式來(lái)使用: 1 optimizer.step() 這是大多數(shù)optimizer所支持的簡(jiǎn)化版本。一旦梯度被如backward()之類的函數(shù)計(jì)算好后,我們就可以調(diào)用這個(gè)函數(shù)。 例子 1 2 3 4 5 6 7 for input, target in dataset: optimizer
www.dbjr.com.cn/article/2137...htm 2025-6-3
Pytorch 中的optimizer使用說(shuō)明_python_腳本之家
要想使用optimizer,需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)optimizer 對(duì)象,這個(gè)對(duì)象會(huì)保存當(dāng)前狀態(tài),并根據(jù)梯度更新參數(shù)。 怎樣構(gòu)造Optimizer 要構(gòu)造一個(gè)Optimizer,需要使用一個(gè)用來(lái)包含所有參數(shù)(Tensor形式)的iterable,把相關(guān)參數(shù)(如learning rate、weight decay等)裝進(jìn)去。 注意,如果想要使用.cuda()方法來(lái)將model移到GPU中,一定要確保這一步在構(gòu)造...
www.dbjr.com.cn/article/2067...htm 2025-6-8
PyTorch的Optimizer訓(xùn)練工具的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
optimizer=optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 構(gòu)造方法 Optimizer 的 __init__ 函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù):第一個(gè)是需要被優(yōu)化的參數(shù),其形式必須是 Tensor 或者 dict;第二個(gè)是優(yōu)化選項(xiàng),包括學(xué)習(xí)率、衰減率等。 被優(yōu)化的參數(shù)一般是 model.parameters(),當(dāng)有特殊需求時(shí)可以手動(dòng)寫(xiě)一個(gè) dict 來(lái)作為輸入。 例如: 1 ...
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-24
通過(guò)GIF Optimizer軟件實(shí)現(xiàn)gif圖片壓縮(包括gif動(dòng)畫(huà)的壓縮)_圖形圖像...
下部: 通過(guò) GIF Optimizer軟件(專門的gif壓縮軟件) 下載地址:http://www.dbjr.com.cn/softs/107350.html 第四步:下載后解壓運(yùn)行 trouts gif optimizer.exe 打開(kāi)軟件,如下圖所示 第五步:打開(kāi)要壓縮的gif圖片 勾上要壓縮的圖片,其實(shí)這個(gè)時(shí)候已經(jīng)提示壓縮率什么的了,但是還是很大,我們可以通過(guò) 色彩降低來(lái)實(shí)現(xiàn),一般情況...
www.dbjr.com.cn/softjc/1073...html 2025-5-27
Optimizer與Debugger兼容性問(wèn)題的解決方法_php技巧_腳本之家
1、安裝Zend Optimizer 3.3.0a:http://www.dbjr.com.cn/softs/9305.html 這樣就裝好了 Zend Extension Manager v1.2.0,并插上了Zend Optimizer 3.3.0a了 Zend Extension Manager 原理: 1、打開(kāi)php.ini,找到 [Zend] zend_extension_ts="e:\Zend\ZendOptimizer-3.3.0\lib\ZendExtensionManager.dll" ...
www.dbjr.com.cn/article/166...htm 2025-5-13
深入探究PyTorch核心特性之自動(dòng)求導(dǎo)和優(yōu)化_python_腳本之家
optimizer.zero_grad()# 清零梯度緩存 output=net(input)# 輸入數(shù)據(jù)并得到輸出 loss=criterion(output, target)# 計(jì)算損失函數(shù) loss.backward()# 反向傳播 optimizer.step()# 更新權(quán)重 到此,你已經(jīng)了解了如何在PyTorch中使用自動(dòng)求導(dǎo)和優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練。在實(shí)際使用中,你會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)特性極大地簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過(guò)程,使...
www.dbjr.com.cn/python/2935381...htm 2025-6-6
如何判斷Zend Optimizer安裝成功_LINUX_操作系統(tǒng)_腳本之家
只有Zend Engine,沒(méi)有Zend Optimizer。 過(guò)些天,心里受的打擊好后,不死心看phpinfo(),發(fā)現(xiàn)這兩行很奇怪 [Copy to clipboard] [ - ] CODE: Configure Command : './configure' ... ... ... '--with-config-filepath=/usr/xxx/conf' ... ... ... ...
www.dbjr.com.cn/LINUXjishu/109...html 2025-5-24
PyTorch之怎樣選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)_python_腳本之家
optimizer=torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.01) 理解每種優(yōu)化器的工作原理及其適用場(chǎng)景,對(duì)于選擇最適合當(dāng)前任務(wù)的優(yōu)化器至關(guān)重要。在接下來(lái)的部分中,我們將詳細(xì)討論P(yáng)yTorch中的損失函數(shù)。 PyTorch損失函數(shù)解析 損失函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中起著至關(guān)重要的角色,它定義了模型的目標(biāo),即模型應(yīng)該如何學(xué)習(xí)。不同的損失...
www.dbjr.com.cn/python/315930j...htm 2025-6-6