代码解析grad_scaler.scale(loss).backward()
时间: 2024-06-10 20:10:04 浏览: 24
`grad_scaler.scale(loss).backward()`是使用PyTorch中的gradient scaling技术对loss进行梯度反向传播的操作。
梯度反向传播是深度学习中的一种常见的优化算法,用于更新模型参数。然而,当模型的参数值过大或过小时,梯度值可能会变得非常小,从而导致参数更新不准确。为了解决这个问题,可以通过将梯度值乘以一个缩放因子,使其变得更大或更小,从而使更新更加准确。
`grad_scaler`是一个PyTorch中提供的梯度缩放器,用于对梯度进行缩放。`grad_scaler.scale(loss)`将loss的值乘以缩放因子,并将结果返回。
接着,`.backward()`方法用于对缩放后的loss进行梯度反向传播,计算出各个参数的梯度值。这些梯度值将被用于更新模型参数,以使模型更加准确。
相关问题
帮我用pytorch代码实现在模型中使用LDAMLoss损失函数, 数据集读取代码如下: dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) , mixup数据增强代码如下: mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 训练过程部分代码如下: for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) loss output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler scaler.update() else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step()
首先,需要安装LDAM-loss的pytorch实现,可以通过以下代码进行安装:
```python
!pip install ldam
```
然后,在训练过程中,需要进行以下步骤:
1. 定义LDAM-loss函数:
```python
from ldam import LDAMLoss
criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=[...], max_m=0.5, s=30)
```
其中,`cls_num_list`是每个类别的样本数目,`max_m`是最大的margin值,`s`是缩放因子。
2. 计算输出并计算损失函数:
```python
loss_output = model(samples)
loss = criterion_train(loss_output, targets)
```
3. 反向传播和梯度更新:
```python
optimizer.zero_grad()
if use_amp:
with torch.cuda.amp.autocast():
scaler.scale(loss).backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
else:
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
optimizer.step()
```
注意,LDAM-loss函数需要在构建模型之前计算每个类别的样本数目,并且在训练过程中需要使用这些信息。可以通过以下代码计算每个类别的样本数目:
```python
import numpy as np
cls_num_list = np.zeros(classes)
for _, label in train_loader.dataset:
cls_num_list[label] += 1
```
pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码
根据你提供的代码,报错信息显示 index 的形状是 [112, 1],而 x 的形状是 [16, 7],因此 index 与 x 的形状不匹配,导致了这个错误。
为了解决这个问题,你可以尝试将 LDAMLoss 类的 forward 函数中的 index 的形状改为 [x.size(0), x.size(1)],这样就能够与 x 的形状匹配。同时,由于 target.data 已经被弃用,建议改为 target。修改后的代码如下:
```
class LDAMLoss(nn.Module):
def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
super(LDAMLoss, self).__init__()
m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
self.m_list = m_list
assert s > 0
self.s = s
self.weight = weight
def forward(self, x, target):
index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
index.scatter_(1, target.view(-1, 1).type(torch.int64), 1)
index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1))
batch_m = batch_m.view((-1, 1))
x_m = x - batch_m
output = torch.where(index, x_m, x)
return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)
```
另外,你的 init 方法也存在一些错误。super 函数应该在 init 方法的第一行调用,而不是在函数体内。因此,init 方法应该改为:
```
def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
super(LDAMLoss, self).__init__()
m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
self.m_list = m_list
assert s > 0
self.s = s
self.weight = weight
```