torch累加tensor
时间: 2023-11-03 09:56:03 浏览: 32
要实现Tensor的累加操作,可以使用torch.add_()函数或者自加运算符(+=)来实现。例如,可以使用以下代码实现Tensor的累加:
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
x.add_(y)
print(x) # 输出 [5, 7, 9]
相关问题
model = CBOW(word_size, EMDEDDING_DIM) loss_function = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) #开始训练 for epoch in range(100): total_loss = 0 for context, target in data: context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix) log_probs = model(context_vector) total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]])) optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()
这段代码展示了一个 CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型的训练过程。首先,通过实例化 CBOW 模型来创建一个模型对象,其中 word_size 是词汇表的大小,EMBEDDING_DIM 是嵌入维度。然后,定义损失函数为负对数似然损失函数(NLLLoss)。接着,创建一个优化器对象,使用随机梯度下降(SGD)算法来更新模型参数,学习率为 0.001。
接下来是训练过程。代码中使用了一个嵌套的循环结构,外层循环控制训练的轮数,内层循环遍历训练数据集中的每个样本。在内层循环中,首先通过 make_context_vector 函数将上下文转换为张量形式(通过 word_to_ix 字典将单词映射为索引),然后将上下文张量作为输入传递给 CBOW 模型,得到预测的目标单词的对数概率。接着计算预测结果与真实目标之间的损失,并累加到 total_loss 中。
在每个样本处理完成后,调用 optimizer.zero_grad() 将梯度置零,然后调用 total_loss.backward() 计算损失对模型参数的梯度,并调用 optimizer.step() 更新模型参数。
重复上述过程,直到完成指定的训练轮数。通过不断迭代优化模型参数,使得模型能够预测目标单词的概率分布接近真实分布,从而实现词嵌入的训练。
accumulator在torch的用嘎
在PyTorch中,accumulator指的是用于累加梯度的数据结构,通常是一个Tensor。在训练神经网络时,反向传播算法会计算每个参数的梯度,并将其存储在accumulator中,然后使用该梯度更新参数。在每个batch的训练过程中,accumulator会累加每个参数的梯度,直到整个batch训练结束,然后使用累加器中的结果进行参数更新。
在PyTorch中,通常可以通过创建一个与模型参数具有相同shape的accumulator Tensor,并将其初始化为零来实现accumulator。在每个batch训练过程中,通过调用backward()方法计算梯度并将其累加到accumulator中,最后使用累加器中的结果更新参数。
以下是一个示例代码,演示如何在PyTorch中使用accumulator:
```python
import torch
# 创建一个模型
model = torch.nn.Linear(2, 1)
# 创建一个与模型参数具有相同shape的accumulator
accumulator = torch.zeros_like(model.weight)
# 定义一个损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 定义一个优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for i in range(10):
# 准备数据
x = torch.randn(10, 2)
y = torch.randn(10, 1)
# 前向传播
y_pred = model(x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, y)
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 将梯度累加到accumulator中
accumulator += model.weight.grad
# 更新模型参数
optimizer.step()
# 使用累加器中的结果更新模型参数
model.weight -= 0.1 * accumulator
```
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