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文件大小: 45kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-21
详细说明:背景
使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整。收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和batch的更新也不太一样。据此,我简单的了解了下pytorch的权重梯度的更新策略,看看能否一窥究竟。
对代码说明
共三个实验,分布写在代码中的(一)(二)(三)三个地方。运行实验时注释掉其他两个
实验及其结果
实验(三):
不使用zero_grad()时,grad累加在一起,官网是使用accumulate 来表述的,所以不太清楚是取的和还是均值(这两种最有可能)。
不使用zero_grad()
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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