es.davy.ai

Preguntas y respuestas de programación confiables

¿Tienes una pregunta?

Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.

Cómo realizar una verificación de tipo en una pérdida de PyTorch?

01 Aug, 2023 Programación

Estoy tratando de verificar el hecho de que un argumento dado sea una pérdida predeterminada de PyTorch (criterio) y optimizar en python para asegurarme de que puedo realizar las siguientes operaciones:

loss = criterion(y_pred, y_batch)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

En última instancia, solo quiero verificar algo como:

assert isinstance(criterion, torch.loss)
assert isinstance(optimizer, torch.optimizer)

Pero no puedo encontrar una forma de hacerlo en la documentación de PyTorch.

¿Algún idea?

Tags:  ,

Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Para comprobar si un argumento dado es una pérdida (criterio) y un optimizador por defecto de PyTorch en Python, se puede utilizar la función isinstance.

    Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

    import torch

# comprobar si el criterio es una función de pérdida por defecto
criterio = torch.nn.CrossEntropyLoss()
assert isinstance(criterio, torch.nn.modules.loss._Loss)

# comprobar si el optimizador es un optimizador por defecto
optimizador = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
assert isinstance(optimizador, torch.optim.Optimizer)

    En el ejemplo anterior, creamos un criterio CrossEntropyLoss y un optimizador Adam. Luego usamos la función isinstance para comprobar si son instancias de sus respectivas clases (_Loss para el criterio y Optimizer para el optimizador).

    Ten en cuenta que en el caso de la clase del criterio, necesitamos utilizar la clase _Loss en lugar de la clase Loss, ya que _Loss es la clase base de todas las funciones de pérdida en PyTorch.

Comments are closed.