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()时,是直接叠加add的方式累加的。
tensor([[[ 1., 1.],……torch.Size([2, 2, 2]) 0 2 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * tensor([[[ 2., 2.],…… torch.Size([2, 2, 2]) 1 2 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * tensor([[[ 3., 3.],…… torch.Size([2, 2, 2]) 2 2 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
实验(二):
单卡上不同的batchsize对梯度是怎么作用的。 mini-batch SGD中的batch是加快训练,同时保持一定的噪声。但设置不同的batchsize的权重的梯度是怎么计算的呢。
设置运行实验(二),可以看到结果如下:所以单卡batchsize计算梯度是取均值的
tensor([[[ 3., 3.],…… torch.Size([2, 2, 2])
实验(一):
多gpu情况下,梯度怎么合并在一起的。
在《training imagenet in 1 hours》中提到grad是allreduce的,是累加的形式。但是当设置g=2,实验一运行时,结果也是取均值的,类同于实验(二)
tensor([[[ 3., 3.],…… torch.Size([2, 2, 2])
实验代码
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable class model(nn.Module): def __init__(self, w): super(model, self).__init__() self.w = w def forward(self, xx): b, c, _, _ = xx.shape # extra = xx.device.index + 1 ## 实验(一) y = xx.reshape(b, -1).mm(self.w.cuda(xx.device).reshape(-1, 2) * extra) return y.reshape(len(xx), -1) g = 1 x = Variable(torch.ones(2, 1, 2, 2)) # x[1] += 1 ## 实验(二) w = Variable(torch.ones(2, 2, 2) * 2, requires_grad=True) # optim = torch.optim.SGD({'params': x}, lr = 0.01 momentum = 0.9 M = model(w) M = torch.nn.DataParallel(M, device_ids=range(g)) for i in range(3): b = len(x) z = M(x) zz = z.sum(1) l = (zz - Variable(torch.ones(b).cuda())).mean() # zz.backward(Variable(torch.ones(b).cuda())) l.backward() print(w.grad, w.grad.shape) # w.grad.zero_() ## 实验(三) print(i, b, '* * ' * 20)
以上这篇对pytorch中的梯度更新方法详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。
pytorch,梯度,更新
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】