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基于pytorch中的Sequential用法说明
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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class torch.nn.Sequential(* args)

一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。

为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子：

# Example of using Sequential
 
model = nn.Sequential(
     nn.Conv2d(1,20,5),
     nn.ReLU(),
     nn.Conv2d(20,64,5),
     nn.ReLU()
    )
# Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
     ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
     ('relu1', nn.ReLU()),
     ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
     ('relu2', nn.ReLU())
    ]))

补充知识：pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和参数的解释

class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source]

实现Adam算法。

它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。

参数：

params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict

lr (float, 可选) – 学习率（默认：1e-3）

betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数（默认：0.9，0.999）

eps (float, 可选) – 为了增加数值计算的稳定性而加到分母里的项（默认：1e-8）

weight_decay (float, 可选) – 权重衰减（L2惩罚）（默认: 0）

个人理解：

lr：同样也称为学习率或步长因子，它控制了权重的更新比率（如 0.001）。较大的值（如 0.3）在学习率更新前会有更快的初始学习，而较小的值（如 1.0E-5）会令训练收敛到更好的性能。

betas = （beta1，beta2）

beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如 0.9）。

beta2：二阶矩估计的指数衰减率（如 0.999）。该超参数在稀疏梯度（如在 NLP 或计算机视觉任务中）中应该设置为接近 1 的数。

eps：epsilon：该参数是非常小的数，其为了防止在实现中除以零（如 10E-8）。

读者可结合官方文档中的参数说明和我的个人理解掌握该函数的用法。

以上这篇基于pytorch中的Sequential用法说明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。

标签：
pytorch,Sequential
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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