add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。 state_dict():返回一个dict,包含optimizer的状态:stat...
2. 优化器基本属性 (1)param_groups是list,里面存储了字典(参数名:参数值) (2)param_groups是list,其每一个元素是一个字典 3. 优化器基本方法 add_param_group()可以设置多组参数,用来调整模型在不同阶段的学习速度等。 4. 学习率 Learning Rate 通常学习率设置为0.01 5. 动量 Momentum beta类似于记忆周期...
每个Optimizer都维护一个param_groups的list,该list中维护需要优化的参数以及对应的属性设置。 3. Optimizer基本方法 add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载opt...
(3)optimizer.add_param_group() 添加参数组,经常用于finetune,又例如设置两部分参数,e.g. 网络分为:特征提取层+全连接分类层,设置两组优化参数。 class Optimizer(object): def add_param_group(self, param_group): """ Arguments: param_group (dict): Specifies what Tensors should be optimized ...
optimizer.add_param_group({"params": w3, 'lr': 3, 'momentum': 0.7}) print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) optimizer.step() print(w1, w2, w3) 到此,相信大家对“PyTorch optimizer怎么使用”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
self.add_param_group(param_group) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 初始化函数用于初始化优化器,需传入两个参数: params:模型的可学习参数。
add_param_group(param_group): 为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预先训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict): 加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
self.add_param_group(param_group) params 代表网络的参数,是一个可以迭代的对象net.parameters() 第二个参数default是一个字典,存储学习率等变量的值。 构造函数最重要的工作就是把params加入到param_groups组中 zero_grad def zero_grad(self): r"""Clears the gradients of all optimized :class:`torch.Ten...
⽰例代码如下：optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001)常⽤参数 last_epoch代表上⼀次的epoch的值，初始值为-1。单独指定参数 也可以⽤⼀个dict的iterable指定参数。这⾥的每个dict都必须要params这个key，...