model.parameters()是获取model网络的参数 构建好神经网络后,网络的参数都保存在parameters()函数当中 参数 首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下降...
model.parameters()是获取model网络的参数,构建好神经网络后,网络的参数都保存在parameters()函数当中。 参数 首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下...
optimizer_1 = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE) optimizer_2 = torch.optim.SGD(# 参数组 1:模型的第1个线性层。特别设置参数 lr[{'params': model.layer1_linear.parameters(),'lr':0.5},# 参数组 2:模型的的第2个线性层。未设置参数,由全局参数决定{'params': model.layer2...
model.parameters()是获取model网络的参数,构建好神经网络后,网络的参数都保存在parameters()函数当中。 参数 首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001) 1. 2. 为每个参数单独设置选项(不同层不同参数) Optimizer也支持为每个参数单独设置选项。若想这么做,不要直接传入Variable的iterable,而是传入dict的iterable。每一个dict都分别定 ...
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。 这个时候,Optimizer的参数不是一个可迭代的变量,而是一个可迭代的字典
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(),'lr':1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 这意味着model.base的参数将会使用1e-2的学习率,model.classifier的参数将会使用1e-3的学习率,并且0.9的momentum将会被用于所 有的参数。
要使用torch.optim要先创建一个optim 对象,这个对象会一直保持当前状态或根据计算的梯度更新参数。创建optim对象时,要给它一个包含模型参数的的可迭代对象(所有的都应该是 Variable ),然后指定learning rate,weight decay等参数 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=optim.Adam([var...
4)weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认:0) 5)dampening (float, 可选) – 动量的抑制因子(默认:0) 6)nesterov (bool, 可选) – 使用Nesterov动量(默认:False) eg:self.optimizer=torch.optim.SGD(self.model.parameters(),lr=self.learning_rate)...