首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

a.sub_(lr*a.grad)实际上是做什么的?

a.sub_(lr*a.grad)是一个计算过程,用于更新变量a的值。具体来说,它执行了以下操作:

  1. 乘法:lr*a.grad计算出学习率lr与梯度a.grad的乘积。
  2. 减法:使用a.sub_()函数,将a的当前值减去乘积结果,得到更新后的a的值。

这个过程可以理解为梯度下降算法中的一步,用于更新模型参数a以最小化损失函数。lr表示学习率,控制着参数更新的速度。乘法操作计算了参数的梯度值与学习率的乘积,减法操作将当前参数的值减去这个乘积,得到了更新后的参数值。

在云计算领域中,此操作可能被应用于机器学习或深度学习模型的训练过程中。对于该操作,腾讯云提供了多个相关产品,如腾讯云的AI开放平台和腾讯云深度学习框架(详情请参考腾讯云官网相关产品介绍链接)。请注意,这里没有提及其他云计算品牌商的产品信息,仅给出了腾讯云相关产品的示例。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【深度学习】翻译:60分钟入门PyTorch(二)——Autograd自动求导

    optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9) 最后,我们调用.step()来执行梯度下降,优化器通过存储在.grad...Q.backward(gradient=external_grad) 现在梯度都被存放在a.grad和b.grad中 # 检查一下存储的梯度是否正确 print(9*a**2 == a.grad) print...的梯度雅可比矩阵: 一般来说,torch.autograd一个计算雅可比向量积的引擎。也就是说,给定任何向量?=(?1?2...??)?,计算乘积?⋅?。如果?恰好标量函数的梯度?=?(?⃗...注意 DAG在PyTorch中动态的。值得注意的重新开始创建的; 在调用每一个``.backward()``后,autograd开始填充一个新图,这就是能够在模型中使用控制流语句的原因。...# 只优化分类器 optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9) 注意,尽管我们注册了优化器中所有参数,但唯一参与梯度计算

    1.5K10

    【Pytorch 】笔记二:动态图、自动求导及逻辑回归

    , 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架...print("gradient:\n", w.grad, x.grad, a.grad, b.grad, y.grad) ## 结果: is_leaf: True True False False...print("gradient:\n", w.grad, x.grad, a.grad, b.grad, y.grad) ## 结果:a的梯度被保留了下来 gradient: tensor([5....毕竟没有谁一件事情之前就能把所有的流程都能规划好,一般人都是有一个大体的框架,然后一步一步边走边调整。..."""选择优化器""" lr = 0.01 optimizer = torch.optim.SGD(lr_net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9) 迭代训练模型 这里就是我们的迭代训练过程了

    1.8K50

    【模型训练】如何选择最适合你的学习率变更策略

    02学习率变更策略 学习率一个非常重要的参数,可以直接影响模型的收敛与否。不同的学习率变更策略也会影响最终的迭代结果。 下面以sgd优化方法,来介绍各种策略。...2.6 poly new_lr = base_lr * (1 – iter/maxiter) ^ (power),可以看出,学习率曲线的形状主要由参数power的值来控制。...当power 1的时候,学习率曲线凹的,且下降速率由快到慢。 ?...虽然学习率的变化最离散的,但是并不影响模型收敛到比较好的结果。 其次exp,poly。...否则,其他的提高精度的措施的再到位,也很可能因此而废。 至于exp,inv,poly什么的,鄙人经验,貌似中看不中用。

    81610

    跬步神经网络1-基本模型解析

    微积分什么的早丢了,边看边查,记录备忘。 本篇主要是针对最基本的网络模型,解释反向传播(backpropagation)原理。...目录 跬步神经网络1-基本模型解析 跬步神经网络2-C++简单实现 跬步神经网络3-MNIST手写库初步识别 整个神经网络可以理解成变量所有 w、b的损失函数 L,L(w1,b1,w2,b2,...为求L的极小值,使用梯度下降的方法 对每个变量求偏导,算出 **Δw、Δb 更新 w = w - lr Δw    b = b - lr Δb     lr 步长(learning rate) 激活函数...梯度下降:求导或偏导得到斜率确定变化值,更新变量得到新的值,重复上面的操作,直到斜率为0或小于设置的某个阈值(比如0.000001) x = x - lrΔx                   y =...y - lrΔy          lr 步长 NN网络举个栗子: 神经元: ?

    58990

    跬步神经网络:基本模型解析

    微积分什么的早丢了,边看边查,记录备忘。 本篇主要是针对最基本的网络模型,解释反向传播(backpropagation)原理。...整个神经网络可以理解成变量所有 w、b的损失函数 L,L(w1,b1,w2,b2,w3,b3.......)。...为求L的极小值,使用梯度下降的方法, 对每个变量求偏导,算出 Δw、Δb, 更新 w = w - lr Δw,b = b - lr Δb ,其中lr 步长(learning rate)。...链式法则:借一张图 梯度下降:求导或偏导得到斜率确定变化值,更新变量得到新的值,重复上面的操作,直到斜率为0或小于设置的某个阈值(比如0.000001) x = x - lrΔx,y = y - lrΔy...,其中lr 步长 NN网络举个栗子: 神经元: 激活函数、损失函数: 网络结构: 根据上面的网络结构以及定义,可以得到: 为了更新 W24、W25,需要求 E关于W24、W25的偏导:

    90220

    深度学习如何调参?

    现在的工作内容主要就是使用CNNCV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块....就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率有多小★ 你可以不这么, 但是等你数据准备了两天, 结果发现有问题要重新生成的时候, 你这周时间就酱油了. 2..... ★ 如果有个复杂点的任务, 刚开始, 需要人肉盯着调LR的....简短的注意事项: ★ 1、预处理: -mean/std zero-center就够了, PCA, 白化什么的都用不上....结构什么的觉得可能有效果, 可以拿去试试. ★ 16、你有95%概率不会使用超过40层的模型. ★ 17、shortcut的联接有作用的. ★ 18、暴力调参最可取, 毕竟, 自己的生命最重要.

    62540

    深度学习如何调参?

    现在的工作内容主要就是使用CNNCV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块....就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率有多小? ★ 你可以不这么, 但是等你数据准备了两天, 结果发现有问题要重新生成的时候, 你这周时间就酱油了. ? 2..... ★ 如果有个复杂点的任务, 刚开始, 需要人肉盯着调LR的....简短的注意事项: ★ 1、预处理: -mean/std zero-center就够了, PCA, 白化什么的都用不上....结构什么的觉得可能有效果, 可以拿去试试. ★ 16、你有95%概率不会使用超过40层的模型. ★ 17、shortcut的联接有作用的. ★ 18、暴力调参最可取, 毕竟, 自己的生命最重要.

    52440

    百度机器学习实习三面试题及经验

    这方面问的很细,比如说xgboost可以并行加速怎么进行的,每次分裂叶子节点怎么决定特征和分裂点的。 2、LR手推,包括极大似然的概念,为什么极大似然的时候可以相乘,满足独立同分布?...8、LR和SVM的区别。 9、SVM为什么可以处理非线性问题。 一面过了,主要是面试官人很好。说我代码要加强,有思路但是写得很慢。 二面: 和二面的小哥哥聊的挺开心的,人也很好。...5、开放题,楼主不是nlp的但是问了中国到中华人民共和国这种模糊搜索怎么办,小哥哥一直在引导,人真的很好。 6、手推LR(楼主真的很幸运,两次题目居然一样,开心的答了)。...三面: 三面感觉个技术大牛在问,很深入,露珠其实算起来第二次面试,经验准备都很少,答得很烂。 1、亿级文件,每一行一个字符串,单个文件中,字符串没有重复,两个文件中取交集。...4、xgboost什么的深入问了下。 5、代码题,很简单但露珠说了二分,代码写了很久,我真的好渣啊T,T。反转数组求最小。 三面结束回去等消息,明显可以感到三面对露珠很不满意了TAT。

    1.2K10

    出场率No.1的逻辑回归算法,怎样“炼成”的?

    0x00 前言 逻辑回归(Logistic Regression,LR)。在Kaggle竞赛的统计中,LR算法以63.5%的出产率,荣获各领域中“出场率最高的算法”这一殊荣。...比如某银行使用逻辑回归风控模型,先设置一个阈值0.5,如果得到它逾期的概率大于0.5,就不放款;否则就放款。对于“放款” or “不放款”来说,实际上一个标准的分类问题。...逻辑回归只能解决二分类问题,如果多分类问题,LR本身不支持的。 对于线性回归来说,通过传递的自变量x来计算预测值:。其中实际上就是参数与样本的矩阵相乘,。...这个模型在学术上被称作probit回归(虽然名字中有“回归”两个字,但是实际上解决的还是分类问题)。...因此直接在probit回归上参数估计比较困难的。但是好在我们可以对其近似,让其在数学上更加简洁。 此时,神奇的数学家们发现:正态分布在线性变换下保持稳定,而逻辑分布可以很好地近似正态分布。

    75721

    如何规划性能测试拓扑

    实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多个因素有关,包括:测试机的软硬件配置、测试机的数量、脚本的复杂程度、网络的情况等。...windows XP 1CPU 1GB内存标准配置的最大CPU瓶颈虚拟用户为: Total Vusers=100/2.2*50*80%*80%=1454(个虚拟用户) 客户端网络瓶颈估算   网络瓶颈一个重要但又经常被忽视的瓶颈因素...一般,网络的瓶颈安全系数为80%,那么实际上LR可用的瓶颈宽带为: Available bandwidth = 12.5 * 80% =10M Bytes   当前局域网内本机可并发的最大用户数为 LR...由于LR运行在操作系统上,操作系统内存也随着压力的发起而增大,当内存增大到一定程度的时候,虚拟内存就会被创建,这时就会进一步提高CPU的占用率和IO吞吐量,实际上形成客户端的瓶颈。...因此,如下假设:   1、LR运行时,操作系统占用内存25%。   2、在物理内存使用率到达85%时,将会创建虚拟内存(可以查看windows和linux相关swap参数设置)。

    1.3K60

    线性回归,核技巧和线性核

    在这篇文章中,我想展示一个有趣的结果:线性回归与无正则化的线性核ridge回归等 价的。 这里实际上涉及到很多概念和技术,所以我们将逐一介绍,最后用它们来解释这个说法。 首先我们回顾经典的线性回归。...我们经常说我们有n个向量记录在m特征空间中 我们的目标找到使平方误差最小的值 这个问题实际上有一个封闭形式的解,被称为普通最小二乘问题。...唯一的条件我们只需要在高维空间中点积。 实际上有一些强大的数学定理描述了产生这样的变换和/或这样的核函数的条件。...这就是核函数的诀窍:当计算解'时,注意到X '与其转置的乘积出现了,它实际上所有点积的矩阵,它被称为核矩阵 线性核化和线性回归 最后,让我们看看这个陈述:在线性回归中使用线性核无用的,因为它等同于标准线性回归...最后,我证明了线性回归背景下的线性核实际上无用的,它对应于简单的线性回归。 作者:Yoann Mocquin

    25330
    领券