您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  
文件名称: 对pytorch中的梯度更新方法详解
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 45kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-21
  提 供 者: weixin_********
 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)

下载文件列表

相关说明

  • 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
  • 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度
  • 本站已设置防盗链,请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源,下载后用WinRAR最新版进行解压.
  • 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
  • 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
  • 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.
 输入关键字,在本站1000多万海量源码库中尽情搜索: