Actualización manual de los pesos

Ahora que sabes cómo acceder a los pesos y sesgos, realizarás manualmente el trabajo del optimizador PyTorch. Aunque PyTorch lo automatiza, practicarlo manualmente te ayuda a adquirir intuición sobre cómo aprenden y se ajustan los modelos. Esta comprensión será valiosa a la hora de depurar o ajustar las redes neuronales.

Se ha creado una red neuronal de tres capas y se ha almacenado como variable model. Esta red se ha utilizado para un pase hacia adelante y se han calculado la pérdida y sus derivadas. Se ha elegido una tasa de aprendizaje predeterminada, lr, para escalar los gradientes al realizar la actualización.

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Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch

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weight0 = model[0].weight
weight1 = model[1].weight
weight2 = model[2].weight

# Access the gradients of the weight of each linear layer
grads0 = ____
grads1 = ____
grads2 = ____

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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Vehículos autónomos, smartphones, motores de búsqueda... El <i>deep learning</i> o aprendizaje profundo está ahora en todas partes. Antes de empezar a crear modelos complejos, te familiarizarás con PyTorch, un marco de aprendizaje profundo. Aprenderás a manipular tensores, crear estructuras de datos de PyTorch y construir tu primera red neuronal en PyTorch con capas lineales.

Exercise 1: Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch Exercise 2: Introducción a los tensores de PyTorch Exercise 3: Comprobar y sumar tensores Exercise 4: Redes neuronales y capas Exercise 5: Red de capas lineales Exercise 6: Comprender los pesos Exercise 7: Capas y parámetros ocultos Exercise 8: Tu primera red neuronal Exercise 9: Apilar capas lineales Exercise 10: Contar el número de parámetros

Para entrenar una red neuronal en PyTorch, primero tendrás que entender componentes adicionales, como las funciones de activación y pérdida. Entonces te darás cuenta de que entrenar una red requiere reducir al mínimo esa función de pérdida, lo que se hace calculando gradientes. Aprenderás a utilizar estos gradientes para actualizar los parámetros de tu modelo.

Exercise 1: Descubrir las funciones de activación Exercise 2: ¡Activa tu comprensión!Exercise 3: Las funciones sigmoide y softmax Exercise 4: Ejecutar un pase hacia adelante Exercise 5: Crear un clasificador binario en PyTorch Exercise 6: De la regresión a la clasificación multiclase Exercise 7: Utilizar funciones de pérdida para evaluar las previsiones del modelo Exercise 8: Creación de etiquetas con programación one-hot Exercise 9: Cálculo de la pérdida de entropía cruzada Exercise 10: Utilizar derivadas para actualizar los parámetros del modelo Exercise 11: Acceso a los parámetros del modelo Exercise 12: Actualización manual de los pesos

Ejercicio actual

Exercise 13: Uso del optimizador PyTorch

Ahora que has aprendido los componentes clave de una red neuronal, entrenarás una utilizando un bucle de entrenamiento. Explorarás posibles problemas, como la desaparición de gradientes, y aprenderás estrategias para resolverlos, como funciones de activación alternativas y el ajuste de la tasa de aprendizaje y el impulso.

Exercise 1: Una inmersión más profunda en la carga de datos Exercise 2: Utilizar TensorDataset Exercise 3: Uso de DataLoader Exercise 4: Escribir nuestro primer bucle de entrenamiento Exercise 5: Utilizar el MSELoss Exercise 6: Escribir un bucle de entrenamiento Exercise 7: Funciones de activación ReLU Exercise 8: Implantación de ReLU Exercise 9: Implementación de Leaky ReLU Exercise 10: Comprender las funciones de activación Exercise 11: Ritmo de aprendizaje e impulso Exercise 12: Experimentar con la tasa de aprendizaje Exercise 13: Experimentar con el impulso

Entrenar un modelo de aprendizaje profundo es un arte, y para asegurarnos de que nuestro modelo se entrene correctamente, necesitamos hacer un seguimiento de ciertos parámetros durante el entrenamiento, como la pérdida o la exactitud. Aprenderemos a calcular estas métricas y a reducir el sobreajuste.

Exercise 1: Inicialización de capas y aprendizaje por transferencia Exercise 2: Proceso de ajuste Exercise 3: Congelar capas de un modelo Exercise 4: Inicialización de capas Exercise 5: Evaluación del rendimiento de los modelos Exercise 6: Escribir el bucle de evaluación Exercise 7: Cálculo de la exactitud mediante TorchMetrics Exercise 8: Lucha contra el sobreajuste Exercise 9: Experimentar con el abandono Exercise 10: Comprender el sobreajuste Exercise 11: Mejorar el rendimiento del modelo Exercise 12: Implementación de la búsqueda aleatoria Exercise 13: Vídeo de recapitulación