欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

人工智能学习Pytorch数据集分割及动量示例详解

程序员文章站 2022-03-25 23:24:17
目录1.数据集分割2.正则化3.动量和学习率衰减1.数据集分割通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集。通常我们会将训练集进行分割,通过torch.utils.data.random_spl...

1.数据集分割

通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集。

通常我们会将训练集进行分割,通过torch.utils.data.random_split方法。

所有的数据都需要通过torch.util.data.dataloader进行加载,才可以得到可以使用的数据集。

具体代码如下:

人工智能学习Pytorch数据集分割及动量示例详解2.

2.正则化

pytorch中的正则化和机器学习中的一样,不过设置方式不一样。

直接在优化器中,设置weight_decay即可。优化器中,默认的是l2范式,因此填入的参数就是lambda。想要使用l1范式的话,需要手动写出代码。

人工智能学习Pytorch数据集分割及动量示例详解

3.动量和学习率衰减

动量的设置可以直接在优化器中完成。通过momentum参数设置。

学习率的调整通过torch.optim.lr_scheduler中的reducelronplateau,steplr实现。

reducelronplateau是自动检测损失值,并衰减学习率。

steplr需要手动设置衰减的参数。

人工智能学习Pytorch数据集分割及动量示例详解

以上就是人工智能学习pytorch数据集分割及动量示例详解的详细内容,更多关于pytorch数据集分割及动量的资料请关注其它相关文章!