1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în Deep Learning cu PyTorch
Connected

exercițiu

Utilizarea optimizatorului PyTorch

Anterior, ai actualizat manual ponderea unei rețele, înțelegând astfel cum funcționează antrenarea în culise. Totuși, această metodă nu este scalabilă pentru rețele profunde cu multe straturi.

Din fericire, PyTorch pune la dispoziție optimizatorul SGD, care automatizează acest proces eficient în doar câteva linii de cod. Acum, vei finaliza bucla de antrenare actualizând ponderile cu ajutorul unui optimizator PyTorch.

O rețea neuronală a fost creată și furnizată ca variabila model. Acest model a fost folosit pentru a rula o trecere înainte și a crea tensorul de predicții pred. Tensorul codificat one-hot se numește target, iar funcția de pierdere cross-entropy este stocată în criterion.

torch.optim ca optim și torch.nn ca nn au fost deja importate pentru tine.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Folosește optim pentru a crea un optimizator SGD cu o rată de învățare la alegere (trebuie să fie mai mică decât unu) pentru modelul model furnizat.