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learning rate decay在训练神经网络的时候,通常在训练刚开始的时候使用较大的learning rate, 随着训练的进行,我们会慢慢的减小learning rate。对于这种常用的训练策略,tensorflow 也提供了相应的API让我们可以更简单的将这个方法应用到我们训练网络的过程中。接口tf.train.exponential_decay(learning_rate, glo
自定义Datasets什么是Datasets:在输入流水线中,我们看到准备数据的接口是这么写的data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, download=True)。datasets.CIFAR10即使一个Datasets类,data是这个类的一个实例。为什么要定义Datasets:PyTorch提供了一
博主水平有限,如有错误,请不吝指出。pytorch源码注释,欢迎 pr,提 issue 和 star当我们使用 pytorch 的 python 的接口编写代码的时候,感觉是十分清爽的,不需要考虑底层的实现。但是好奇心驱使我们 想一探究竟,看看底层 C/C++ 那部分到底做了什么。本篇文章主要专注于:pytorch 是如何动态构建反向传导图的pytorch 的反向传导是怎么操作...
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ExponentialMovingAverageSome training algorithms, such as GradientDescent and Momentum often benefit from maintaining a moving average of variables during optimization. Using the moving averages for e
session.run()session.run([fetch1, fetch2])import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)one = tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)new_val = tf.add(state, one)update = tf.assign(state