梯度裁剪(Gradient Clipping) 在训练比较深或者循环神经网络模型的过程中,我们有可能发生梯度爆炸的情况,这样会导致我们模型训练无法收敛. 我们可以采取一个简单的策略来避免梯度的爆炸,那就是梯度截断 Clip, 将梯度约束在某一个区间之内,在训练的过程中,在优化器更新之前进行梯度截断操作.!!!!! 注意这个方法只在训练的时候使用,在测试的时候验证和测试的时候不用. 整个流程简单总结如下: 加载训练数据和标签 模型输入输出 计算 loss 函数值 loss 反向传播 梯度截断 优化

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

数据操作 在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作.作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作. 在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具.如果你之前用过NumPy,你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似.然而,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使Tensor更加适合深度学习. "tensor"这个单词一般可译作"张量",张量可以看作是一个多维数组.标量可以看作是0维张量,向量可以

一.张量 标量 可以看作是  零维张量 向量 可以看作是  一维张量 矩阵 可以看作是  二维张量 继续扩展数据的维度,可以得到更高维度的张量 ————>  张量又称 多维数组 给定一个张量数据,就可以确定 它的维度 + 大小 + 元素个数 # 对于一个 大小为 0个条目的元组() ,元素个数为1 只有 维度.大小.元素个数.各元素都相同的两个张量,才是两个相同的张量 举例:对于某个张量,若其中有个条目是 ,那么这个1不可省略.也应该算进张量的维度中. 大小为(,) 的二维张量 和 大小为 (,

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.梯度裁剪原理(http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528) 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2.nn.utils.

重写函数 我们使用torch实现我们自己的ReQU模块.在实现一个新的layer之前,我们必须了解,我们并不是重写forward和backward方法,而是重写里面调用的其它方法. 1)又一次updataOutput方法.从而实现forward方法. 2)重写updataGradInput方法实现部分backward,计算loss函数相对于layer输入的导数,dloss/dx, 依据loss函数相对于layer输出的导数dloss: 3)重写accGradParameters方法实现backw

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.(引用:[深度学习]RNN中梯度消失的解决方案(LSTM) ) 梯度裁剪原理:既然在BP过程中会产生梯度消失(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: P.S.在原博中,评论中有提到,常用的梯度裁剪的方法是限制上限,针对梯度爆炸不收敛的情况,和作者写的相反.我理解的大概是“梯度裁

问题描述 python环境下安装cpu版本pytorch,安装成功,但是导入出错. 报错如下 解决方法 参考博客,大家解决方法大概有:升级numpy.添加.dll文件到环境变量,均没有成功.本地python版本为python3.6.0,升级为python3.6.5版本,继续导入: 报错如上,大概是说我的numpy版本的问题.于是,将numpy版本更新: 更新完成 后,重新导入: 没有报错了. 总结 1. 和python版本有关系.综合网上博文,好像3.6.0版本会报错,但是3.6.x(x>0)版

https://blog.csdn.net/watermelon12138/article/details/97624733

torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象.这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新. 构建 为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable.然后,你可以设置optimizer的参数选项,比如学

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

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

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入  上就得到了在FGSM攻击下的样本. FGSM的攻击表达如下: 那么为什么这样做有攻击效果呢?就结果而言,攻击成功就是模型分类错误,就模型而言,就是加了扰动的样本使得模型的loss增大.

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空.若想查看这些变量的梯度,有两种方法: 使用autograd.grad函数 使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具,更详细的用法参考官方api文档,这里举例说明基础的使用.推荐使用hook方法,但是在实际使用中应尽量避免修改grad的值. 求z对y的导数 x = V(t.ones(3)) w = V(t.rand(3),requires_grad=True) y = w.mul(x) z

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入  上就得到了在FGSM攻击下的样本. FGSM的攻击表达如下: ε 是一个调节系数,sign() 是一个符号函数,代表的意思也很简单,就是取一个值的符号,当值大于 0 时取 1,当值等于

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按