Менторы на Mentoring.digital
Индивидуальные консультации по направлению «PyTorch»: разберите сложную тему, получите обратную связь по своей работе или подготовьтесь к собеседованию. Сравните опыт наставников и стоимость занятий.
Загружаем опыт из профиля…
Middle
Middle
Senior
60 минут с наставником
Если функция потерь не уменьшается, замена архитектуры на более сложную может не помочь. На занятии по PyTorch полезно проследить один шаг обучения: входные тензоры, прямой проход, вычисление потерь, градиенты и обновление параметров.
Сопоставьте размерности выхода и целевых значений с выбранной функцией потерь. Ошибка бывает не только технической: программа может выполняться, но сравнивать не те величины. Выведите небольшой пример и объясните каждый индекс.
Нужно управлять режимом модели и вычислением градиентов. Это разные механизмы, решающие разные задачи. Проверьте очистку накопленных градиентов и порядок шага оптимизатора. На маленькой выборке легче понять, способна ли реализация вообще обучаться.
Для возобновления эксперимента может потребоваться больше, чем веса: состояние оптимизатора, параметры подготовки данных и номер этапа. Уточните цель сохранения: продолжение обучения или применение модели. Для разбора подготовьте короткий цикл и пример batch без личных данных.
Нет. Режим оценки меняет поведение определённых слоёв, а управление градиентами относится к построению вычислений. Для корректной оценки учитывают обе стороны.
С фактических размеров тензоров и объектов, сохраняемых между шагами. Изменение batch size полезно обсуждать после понимания источника расхода памяти.
Оставьте имя и телефон. Свяжемся с вами, чтобы обсудить вопрос и помочь с выбором.
