optimzer= torch.optim.SGD(model.parameters(),lr =0.001,weight_decay=0.0005) 动量法 动量(Momentum)是模拟物理中的概念.一个物体的动量指的是该物体 在它运动方向上保持运动的趋势,是该物体的质量和速度的乘积.动量法(Momentum Method)是用之前积累动量来替代真正的梯度.每次迭代的梯度可以 看作加速度. 在第...
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现随机梯度下降算法(momentum可选)。 Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式. 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组...
注:如果要把model放在GPU中,需要在构建一个Optimizer之前就执行model.cuda(),确保优化器里面的参数也是在GPU中。 例子: optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 2. 灵活的设置各层的学习率 将model中需要进行BP的层的参数送到torch.optim中,这些层不一定是连续的。点...
其中weight_decay 参数作用是在SGD中增加的l2的惩罚项
fc(x) return x model = DummyModel().cuda() optimizer = SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.fc.parameters(), 'lr': 1e-3} #对 fc的参数设置不同的学习率 ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1.2.3 step 此方法主要完成一次模型参数的更新...
3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用...
今天小编就为大家分享一篇关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 上传者:weixin_38639872时间:2020-09-17 toolbox_optim.zip_Bregman_DEMO_split bregman_split bregman_spli ...
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source]实现随机梯度下降算法（momentum可选）。Nesterov动量基于中的公式.参数：params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float) – 学习率 momentum (float, 可选) – 动量因...
关于torch.optim的灵活使⽤详解（包括重写SGD,加上L1 正则）torch.optim的灵活使⽤详解 1. 基本⽤法：要构建⼀个优化器Optimizer，必须给它⼀个包含参数的迭代器来优化，然后，我们可以指定特定的优化选项，例如学习速率，重量衰减值等。注：如果要把model放在GPU中，需要在构建⼀个Optimizer之前就执⾏...