optimizer_Adam = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1) **model.parameters()**返回模型的全部参数,并将它们传入Adam函数构造出一个Adam优化器,并设置 learning rate=0.1。 因此该 Adam 优化器的 param_groups 维护的就是模型 model 的全部参数,并且学习率为0.1,这样在调用optimizer_Adam.step()时,就...
optimizer_Adam=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.1) 1. 2. **model.parameters()**返回模型的全部参数,并将它们传入Adam函数构造出一个Adam优化器,并设置 learning rate=0.1。 因此该 Adam 优化器的 param\_groups 维护的就是模型 model 的全部参数,并且学习率为0.1,这样在调用optimizer\_Adam.step(...
optimizer_Adam = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1) **model.parameters()**返回模型的全部参数,并将它们传入Adam函数构造出一个Adam优化器,并设置 learning rate=0.1。 因此该 Adam 优化器的 param_groups 维护的就是模型 model 的全部参数,并且学习率为0.1,这样在调用optimizer_Adam.step()时,就...
adam=paddle.optimizer.Adam(scheduler,parameters=linear.parameters())# first step: learning rate is 0.2np.allclose(adam.get_lr(),0.2,rtol=1e-06,atol=0.0)# True# learning rate for different stepsret=[0.2,0.2,0.4,0.4,0.6,0.6,0.8,0.8,1.0,1.0,1.0,1.0]foriinrange(12):adam.step()lr=adam...
model = Net() optimizer_Adam = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1) model.parameters()返回模型的全部参数,并将它们传入Adam函数构造出一个Adam优化器,并设置 learning rate=0.1。 因此该 Adam 优化器的 param_groups 维护的就是模型 model 的全部参数,并且学习率为0.1,这样在调用optimizer_Adam.st...
常用的优化器有SGD, ADAM和ADAMW;而学习率调整器就比较多了,余弦退火,OneCycle还有多阶段衰减啥的。 2、RetinaNet 2.1.优化器简介 在mmdetection中retinanet的优化器包含两部分:优化器:sgd;学习率调整器包含warmup(热身500个iterationo),并在第9轮和第12轮时学习率以指数的形式衰减0.1倍。
不要勾选8bit adam,其他照常,Learning rate直接填写1,epoch可以高一些比如说8或者10。Optimizer选择Adafactor(据GUI作者说这个效果最好,我测试下来text略微过拟合)。直接点击训练。如果使用dadaptation,那就让lr=unetlr=1,textlr=0.5(测试下来会有拟合不太够的情况,可能需要调整epoch) ...
train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss) #初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() #结果存放在一个布尔型列表中 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置 ...
优化:AdamOptimizer __init__ Args: learning_rate:A Tensor or a floating point value. The learning rate.控制了权重的更新比率(如 0.001)。较大的值(如 0.3)在学习率更新前会有更快的初始学习,而较小的值(如 1.0E-5)会令训练收敛到更好的性能。
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 逐步迭代,训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i ,(images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) ...