weight_decay :权重衰减(L2 惩罚)(默认值:0) amsgrad : 是否使用论文 On the Convergence of Adam and Beyond (默认值: False) 中该算法的 AMSGrad 变体 5torch.optim.SparseAdam 没用过,有空研究。 官方介绍:实现适用于稀疏张量的 Adam 算法的惰性版本。在这个变体中,只有出现在梯度中的时刻才会被更新,并且...
class torch.optim.Adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source] 实现Adamax算法(Adam的一种基于无穷范数的变种)。 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, ...
optimiter=torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) 如下设置将optimizer的可更新参数分为不同的三组,每组使用不同的策略 optimizer=torch.optim.SGD([ {'params':other_params}, {'params':first_params,'lr':0.01*args.learning_rate}, {'params':second_params,'weight_decay':args.weigh...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)参数:params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dictlr (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...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 参数: params(iterable):需要优化的网络参数,传进来的网络参数必须是Iterable(官网对这个参数用法讲的不太清楚,下面有例子清楚的说明param具体用法)。
为了了解lr_scheduler,我们先以Adam()为例了解一下优化器(所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类): 语法: 代码语言:javascript 复制 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) ...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) 1. 参数: params(iterable):可用于迭代优化的参数或者定义参数组的dicts。 lr(float,optional):学习率(默认:1e-3),更新梯度的时候使用 betas(Tuple[float,float],optional):用于计算梯度的平均和平方的系数(默...
opt_Adam = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9,0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) 参数:params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dictlr (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...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)[source] step(closure)[source] class torch.optim.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0.01, amsgrad=False)[source] ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]