torch.nn.utils.clip_grad_value_(self.model.parameters(), self.args.grad_clip)

时间: 2024-05-19 07:17:53 浏览: 176
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pytorch查看模型weight与grad方式

您好！非常欢迎和ChitGPT对话！针对您的问题，torch.nn.utils.clip_grad_value_()是一个PyTorch的函数，用于将模型参数的梯度值剪切到指定的范围内，以避免梯度爆炸的问题。在这里，self.model.parameters()表示要对模型的所有参数进行梯度剪切，而self.args.grad_clip表示设定的剪切阈值。这样做是为了让训练过程更加稳定。需要注意的是，梯度剪切的值要根据具体的任务和模型进行调整，否则可能影响训练效果。感谢您的提问！
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loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

然后，使用反向传播方法loss.backward()计算梯度，并通过调用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()对梯度进行最大梯度裁剪，以防止梯度爆炸。最后，调用self.optimizer.step()来更新模型参数。最后，将当前损失值...

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

6. 调用loss.backward()计算梯度，并使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()对梯度进行最大梯度裁剪。 7. 最后，调用self.optimizer.step()来更新模型参数。 这个循环会遍历整个训练数据集，并在每个批次中...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

optimizer = optim.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters()) writer = SummaryWriter() for epoch in range(num_epochs): epoch_start_time = time.time() epoch_loss = 0 for i, (noisy_...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这是一个使用PyTorch框架测试模型的代码，代码中导入了许多必要的库以及自定义的模型和数据集等。通过调用PyTorch的后端，启用一些加速技术，然后解析配置参数，并根据数据集类型设置类别数。创建一个模型实例，传入...

Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist (test) PS D:\Python\ultralytics-main> & D:/Application/Anaconda/envs/test/python.exe d:/Python/ultralytics-main/val.py Ultralytics YOLOv8.0.105 Python-3.8.0 torch-1.13.1+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design, 6144MiB) YOLOv8s summary (fused): 168 layers, 11132550 parameters, 0 gradients, 28.5 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist

这个错误是因为程序在执行时找不到'/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml'文件。可能的原因是你的程序在执行时使用了错误的文件路径或者文件不存在。 你需要检查一下'/root/autodl-tmp/...

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

根据您提供的错误信息，这是一个与CUDA相关的错误。出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题，触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型，或者是由于内存不足等问题引起的。...

YOLOv5s summary: 157 layers, 7012822 parameters, 0 gradients, 15.8 GFLOPs [ WARN:0@8.273] global cap_v4l.cpp:982 open VIDEOIO(V4L2:/dev/video0): can't open camera by index [ERROR:0@8.276] global obsensor_uvc_stream_channel.cpp:156 getStreamChannelGroup Camera index out of range Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 272, in <module> main(opt) File "detect.py", line 267, in main run(**vars(opt)) File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "detect.py", line 112, in run dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) File "/home/pi/yolov5-master/utils/dataloaders.py", line 367, in __init__ assert cap.isOpened(), f'{st}Failed to open {s}' AssertionError: 1/1: 0... Failed to open 0

根据您提供的错误消息，看起来您的代码尝试打开一个摄像头，但未能成功打开它，并显示了一个“ Failed to open”错误消息。 请确保您的摄像头已正确连接，并且应该是通过指定的索引（在这种情况下为0）可用。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1389, in process_api result = await self.call_function( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1094, in call_function prediction = await anyio.to_thread.run_sync( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 33, in run_sync return await get_asynclib().run_sync_in_worker_thread( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 877, in run_sync_in_worker_thread return await future File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 807, in run result = context.run(func, *args) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 703, in wrapper response = f(*args, **kwargs) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\app.py", line 65, in tts_calback return "成功", gr.outputs.Download(output_filepath, mime_type="audio/wav") AttributeError: module 'gradio.outputs' has no attribute 'Download'

with torch.no_grad(): x_tst = torch.LongTensor(input_ids).unsqueeze(0).to(device) x_tst_lengths = torch.LongTensor([len(input_ids)]).to(device) x_tst_prosody = torch.FloatTensor( char_embeds)....

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super(MyModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 2) def forward(self, x): x = self.fc(x) return x model = MyModel().to(device) # 初始化分布式环境 dist.init_process_group(backend="nccl")...

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super(UNet, self).__init__() # 定义UNet的各个层 ... def forward(self, x): # 实现UNet模型的前向传播 ... return x 加载训练集和验证集： train_dataset = ImageFolder(root="data/train/", ...

yolov5里test.py的运行代码

with torch.no_grad(): for path, img, im0s, _ in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(opt.device) img = img.float() # 图片预处理 img /= 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0...

详细说明如何被其他函数如何调用深度学习中训练生成的detect.py

with torch.no_grad(): if opt.classes: opt.filter_classes = True device = torch_utils.select_device(opt.device) print(f'Using {device}') # Initialize model model = Darknet(opt.cfg, img_size=opt...
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层