scaler.scale(loss + sync_loss).backward()

时间: 2024-06-02 10:08:32 浏览: 212
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scaler.zip_ scaler_Scaler_视频信号

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这段代码是使用 PyTorch 中的自动求导机制计算损失函数关于模型参数的梯度，并把梯度值保存在相应的 tensor 变量中。其中，`loss` 是损失函数的值，`sync_loss` 是用于多 GPU 训练时进行同步的损失函数。`scaler.scale` 是 PyTorch 中用于实现混合精度训练的工具，其作用是对损失函数进行缩放，使得在 FP16（半精度浮点数）下进行计算时不会出现梯度下降过慢或者梯度消失等问题。最后，调用 `backward()` 方法就可以计算出梯度并保存在各个 tensor 变量中。
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my-scaler.rar_bmp图像_bmp缩放_image scaling_图像 缩放_图像缩放

图像缩放源代码，该代码支持输入bmp文件格式，输出bmp格式。

解释scaled_loss = scaler.scale(loss) scaled_loss.backward()

具体来说，scaler.scale(loss) 使用 PyTorch 的 GradScaler 对损失值进行缩放，从而避免在 FP16 下出现梯度下降过慢的问题。缩放后的损失值 scaled_loss 再通过反向传播计算梯度 scaled_loss.backward()，从而...

d_scaler.scale(D_loss).backward()

这段代码的作用是计算并反向...在这里，d_scaler.scale()函数的参数就是D_loss，表示将D_loss乘上一个缩放因子，得到缩放后的损失值。然后，调用backward()函数对D_loss进行反向传播，计算并存储每个网络参数的梯度值。

scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_val = scaler.transform(X_val) X_test = scaler.transform(X_test) y_train = scaler.fit_transform(y_train) y_val = scaler.transform(y_val) y_test = scaler.transform(y_test根据这段代码写出反归一化

def inverse_min_max_scaler(data, scaler): min_val = scaler.data_min_ max_val = scaler.data_max_ return data * (max_val - min_val) + min_val # 对训练集进行反归一化处理 X_train_inverse = inverse_min...

with autocast(): #----------------------# # 前向传播 #----------------------# outputs = model_train(imgs) #----------------------# # 计算损失 #----------------------# if focal_loss: loss = Focal_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) else: loss = CE_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) if dice_loss: main_dice = Dice_loss(outputs, labels) loss = loss + main_dice with torch.no_grad(): #-------------------------------# # 计算f_score #-------------------------------# _f_score = f_score(outputs, labels) #----------------------# # 反向传播 #----------------------# scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() total_loss += loss.item() total_f_score += _f_score.item() if local_rank == 0: pbar.set_postfix(**{'total_loss': total_loss / (iteration + 1), 'f_score' : total_f_score / (iteration + 1), 'lr' : get_lr(optimizer)}) pbar.update(1)

在每个训练迭代中，使用scaler.scale()函数来缩放损失的值，以保证梯度计算的稳定性。最后，根据训练过程中的损失和F-score指标来进行模型的优化更新。如果local_rank等于0，则使用tqdm库来显示训练进度条和训练指标...

scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()

这是 PyTorch 中使用的混合精度训练的代码，使用了 NVIDIA ...scale(loss) 方法用于将损失值缩放，backward() 方法用于计算梯度，step(optimizer) 方法用于更新参数，update() 方法用于更新 GradScaler 对象的状态。

heart_disperse, heart_scaler = np.load('heart_disperse.npy', allow_pickle=True), np.load('heart_scaler.npy', allow_pickle=True).item() 详细讲解这句代码

这段代码主要是用来导入名为"heart_disperse.npy"和"heart_scaler.npy"的文件，并将它们加载到变量"heart_disperse"和"heart_scaler"中。其中，参数"allow_pickle=True"是为了允许pickle格式的数据（即Python中的...

losses.update(loss.item(), batch_size) scaler.scale(loss).backward()

这两行代码是用于训练模型的。...scaler.scale(loss)是使用PyTorch的GradScaler进行梯度缩放，这是为了防止在反向传播时出现梯度爆炸或梯度消失的情况。backward()是对模型的参数进行反向传播，计算梯度。

diseases_disperse, diseases_sclaer = np.load('diseases_disperse.npy', allow_pickle=True), np.load('diseases_scaler.npy', allow_pickle=True).item()是什么意思

这段代码的意思是通过numpy库中的load函数，从' diseases_disperse.npy'和'diseases_scaler.npy'这两个文件中加载diseases_disperse和diseases_scaler两个变量，并将其保存为字典对象（item()表示将数组类型转换为...

# Backward scaler.scale(loss).backward()

在这行代码中，首先使用scaler.scale()方法对损失进行缩放，这是为了避免数值溢出的问题。然后调用backward()方法进行反向传播，计算参数的梯度。最后，我们可以使用优化器（如Adam）来根据梯度更新参数。

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()

如果self.args.teacher_forcing为真，则计算当前批次的全局步数，并使用self._compute_sampling_threshold()方法计算出"teacher forcing"的比例。否则，将"teacher forcing"比例设置为1.0，表示在解码器中的所有...

data2 = data.copy() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x_scaler = MinMaxScaler() y_scaler = MinMaxScaler() data2[[area]] = y_scaler.fit_transform(data2[[area]].astype(float).values) data2[[area] + near_area] = x_scaler.fit_transform(data2[[area]+near_area].astype(float).values) data2.set_index('datetime',inplace=True) df = data2.copy() train_data_idx = df.index<'2016-11-25' test_data_idx = df.index>='2016-11-25'解释一下这段代码的意思

3. 创建 x_scaler 和 y_scaler 两个 MinMaxScaler 类的实例，用于分别对输入变量和目标变量进行归一化。 4. 使用 y_scaler 对 data2 中的目标变量 area 进行归一化，并将结果覆盖原始数据集中的 area 列。 5. 使用...

scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) X_val = scaler.transform(X_val)

这段代码的作用是使用MinMaxScaler对训练集、测试集和验证集进行归一化处理。 首先，我们创建一个MinMaxScaler对象，表示使用最大最小值归一化方式对数据进行处理。 然后，我们对训练集数据进行归一化处理，...

代码解释： # Backward scaler.scale(loss).backward()

scaler.scale(loss)是对损失值进行缩放，以减小浮点数计算错误的影响。backward()函数将计算出的梯度值传播回每个参数，以便在优化器中使用梯度下降算法更新参数的值。通过反向传播，神经网络可以自动计算每个...

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

18. if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax：对积分项进行限幅。 19. output += self._integrator：将积分...

wine_scaler = MinMaxScaler().fit(wine_data_train) wine_scalar_train = wine_scaler.transform(wine_data_train) wine_scalar_test = wine_scaler.transform(wine_data_test)解释一下

其中，使用 MinMaxScaler() 函数创建一个最小-最大规范化器（MinMaxScaler）对象 wine_scaler，然后使用 fit() 函数对训练集 wine_data_train 进行拟合，得到最小值和最大值，之后使用 transform() 函数对训练集 ...

代码解析grad_scaler.scale(loss).backward()

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...

scaler.scale(loss).backward()什么意思

首先，scaler.scale(loss) 表示将损失函数 loss 乘以一个缩放因子，从而缩小它的值。这个缩放因子是通过 torch.cuda.amp.GradScaler() 方法创建的一个对象 scaler 中的 scale 属性来控制的。混合精度训练...

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