pytorch gpu 예제

데이터 생성 중에 이 메서드는 해당 파일 ID.pt 지정된 예제의 Torch 텐서를 읽습니다. 코드는 멀티코어 친화적이도록 설계되었기 때문에 데이터 생성이 학습 프로세스에서 병목 현상이 발생할 염려 없이 더 복잡한 작업(예: 원본 파일의 계산)을 수행할 수 있습니다. 그러나 우리는 후드 아래에 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수있는 간단한 예를 볼 수 있습니다. 이를 위해 nn.parallel의 일부 기능을 사용해야 합니다. 네트워크는 단일 숨겨진 레이어를 가지며 네트워크 출력과 실제 출력 사이의 유클리드 거리를 최소화하여 임의의 데이터에 맞게 그라데이션 하강으로 학습됩니다. 위의 예에서는 신경망의 전진 및 후진 패스를 수동으로 구현해야 했습니다. 뒤로 패스를 수동으로 구현하는 것은 작은 2계층 네트워크에서는 큰 문제가 되지 않지만 대규모 복잡한 네트워크의 경우 매우 털이 많을 수 있습니다. 이 예제에서는 nn 패키지를 사용하여 2계층 네트워크를 구현합니다: hi Aaron – 좋은 질문입니다. 우리 자신의 코드에서 우리는 단지 아주 기본적인 아이디어를 설명하기 위해 가장 간단한 접근 방식을 취합니다. PyTorch에서 여러 가지 방법을 사용할 수 있으며 그 중 하나는 SGD입니다.

그들의 접근 방식은 우리의 간단한 접근 방식보다 더 정교하며, 예를 들어 체중 변화 방향에서 „모멘텀”이라는 개념을 포함합니다. PyTorch 문서는 그들의 접근 방식을 설명하고 구현하려고 시도한 논문을 가리킵니다. 다른 접근 방식의 http://pytorch.org/docs/master/optim.html#torch.optim.SGDAnother 예는 미니 일괄 처리(기본적으로 iirc)를 사용하는 기능으로, 이는 작은 배치 또는 예제 후에 가중치를 업데이트한다는 것을 의미합니다. 그러나 이것은 모두 조정할 수 있습니다. PyTorch가 어떻게 작동하는지 깊이 들여다 보았지만, 만약 내가 한 경우 문서 중 일부로 시작하여 구현하려고하는 논문 / 알고리즘을 가리킵니다. 이 예제에서는 ReLU 비선형을 수행하기 위한 사용자 지정 자동 그라드 함수를 정의하고 이를 사용하여 2계층 네트워크를 구현합니다: 동적 그래프 및 중량 공유의 예로, 우리는 매우 이상한 모델을 구현합니다: 완전히 연결된 ReLU 네트워크 각 정방향 패스에서 1과 4 사이의 난수를 선택하고 많은 숨겨진 레이어를 사용하여 동일한 가중치를 여러 번 재사용하여 가장 안쪽에 숨겨진 레이어를 계산합니다. 토치.nn.Module 클래스를 하위 분류하여 PyTorch에서 모델을 정의할 수 있습니다. 모델은 두 단계로 정의됩니다. 먼저 모델의 매개변수를 지정한 다음 입력에 적용되는 방법을 간략하게 설명합니다. 학습 가능한 매개 변수(ReLU, maxpool와 같은 작업)를 포함하지 않는 작업의 경우 일반적으로 torch.nn.functional 모듈을 사용합니다. 여기에 여기에서 빌린 단일 숨겨진 계층 신경망의 예입니다: 이 예제에서는 nn 패키지를 사용하여 이전과 같이 모델을 정의하지만 최적화 패키지에서 제공하는 Adam 알고리즘을 사용하여 모델을 최적화합니다. 네트워크는 위의 예가 다음과 같습니다 : 때로는 요구 _grad = True를 가진 텐서에서 특정 작업을 수행 할 때 PyTorch가 계산 그래프를 작성하지 못하게 할 수 있습니다.

예를 들어 신경망을 훈련할 때 웨이트 업데이트 단계를 통해 백프로세이서를 다시 전파하고 싶지 않습니다.