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基于pytorch中的Sequential用法说明
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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class torch.nn.Sequential(* args)

一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。

为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子：

# Example of using Sequential
 
model = nn.Sequential(
     nn.Conv2d(1,20,5),
     nn.ReLU(),
     nn.Conv2d(20,64,5),
     nn.ReLU()
    )
# Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
     ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
     ('relu1', nn.ReLU()),
     ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
     ('relu2', nn.ReLU())
    ]))

补充知识：pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和参数的解释

class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source]

实现Adam算法。

它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。

参数：

params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict

lr (float, 可选) – 学习率（默认：1e-3）

betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数（默认：0.9，0.999）

eps (float, 可选) – 为了增加数值计算的稳定性而加到分母里的项（默认：1e-8）

weight_decay (float, 可选) – 权重衰减（L2惩罚）（默认: 0）

个人理解：

lr：同样也称为学习率或步长因子，它控制了权重的更新比率（如 0.001）。较大的值（如 0.3）在学习率更新前会有更快的初始学习，而较小的值（如 1.0E-5）会令训练收敛到更好的性能。

betas = （beta1，beta2）

beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如 0.9）。

beta2：二阶矩估计的指数衰减率（如 0.999）。该超参数在稀疏梯度（如在 NLP 或计算机视觉任务中）中应该设置为接近 1 的数。

eps：epsilon：该参数是非常小的数，其为了防止在实现中除以零（如 10E-8）。

读者可结合官方文档中的参数说明和我的个人理解掌握该函数的用法。

以上这篇基于pytorch中的Sequential用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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