相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56,但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。
TensorFlow: 228--->266
Keras: 42--->56
Pytorch: 87--->252
在使用pytorch中,自己有一些思考,如下:
1. loss计算和反向传播
import torch.nn as nn criterion = nn.MSELoss().cuda() output = model(input) loss = criterion(output, target) loss.backward()
通过定义损失函数:criterion,然后通过计算网络真实输出和真实标签之间的误差,得到网络的损失值:loss;
最后通过loss.backward()完成误差的反向传播,通过pytorch的内在机制完成自动求导得到每个参数的梯度。
需要注意,在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化或最大化,一般是通过梯度进行网络模型的参数更新,通过loss的计算和误差反向传播,我们得到网络中,每个参数的梯度值,后面我们再通过优化算法进行网络参数优化更新。
2. 网络参数更新
在更新网络参数时,我们需要选择一种调整模型参数更新的策略,即优化算法。
优化算法中,简单的有一阶优化算法:
自己的理解是,对于复杂的优化算法,基本原理也是这样的,不过计算更加复杂。
在pytorch中,torch.optim是一个实现各种优化算法的包,可以直接通过这个包进行调用。
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
注意:
1)在前面部分1中,已经通过loss的反向传播得到了每个参数的梯度,然后再本部分通过定义优化器(优化算法),确定了网络更新的方式,在上述代码中,我们将模型的需要更新的参数传入优化器。
2)注意优化器,即optimizer中,传入的模型更新的参数,对于网络中有多个模型的网络,我们可以选择需要更新的网络参数进行输入即可,上述代码,只会更新model中的模型参数。对于需要更新多个模型的参数的情况,可以参考以下代码:
optimizer = torch.optim.Adam([{'params': model.parameters()}, {'params': gru.parameters()}], lr=0.01) 3) 在优化前需要先将梯度归零,即optimizer.zeros()。
3. loss计算和参数更新
import torch.nn as nn import torch criterion = nn.MSELoss().cuda() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) output = model(input) loss = criterion(output, target) optimizer.zero_grad() # 将所有参数的梯度都置零 loss.backward() # 误差反向传播计算参数梯度 optimizer.step() # 通过梯度做一步参数更新
以上这篇关于pytorch中网络loss传播和参数更新的理解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]