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:state和param_groups。 step(closure):执行一次参数更新过程。 zero_grad():...
load_state_dict():从参数中加载state_dict; zero_grad():将每个参数的梯度设置为None或0; step():为空函数,实现单步优化; add_param_group():向Optimizer的param_groups中添加需要优化的模型参数组; classOptimizer(object):def__init__(self,params,defaults):self.defaults=defaultsself.state=defaultdict(dict...
load_state_dict(state_dict) 加载optimizer状态 参数: state_dict (dict) —— optimizer的状态。应该是state_dict()调用返回的对象。 state_dict() 将优化器的状态返回为一个dict。 它包含两个内容: state - 持有当前optimization状态的dict。它包含了 优化器类之间的不同。 param_groups - 一个包含了所有参...
这个方法的作用是增加一个参数组,在fine tuning一个预训练的网络时有用。 load_state_dict(state_dict) load_state_dict(state_dict) 1. 2. 3. 这个方法的作用是加载optimizer的状态。 state_dict() state_dict() 1. 2. 3. 获取一个optimizer的状态(一个dict)。 zero_grad()方法用于清空梯度。 step(cl...
1、optimizer.state_dict() """ state {} param_groups [{'lr': 0.2, 'momentum': 0, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params': [140327302981024, 140327686399752]}] """ 是一个字典,包括优化器的状态(state)以及一些超参数信息(param_groups) ...
print("state_dict after load state:\n", optimizer.state_dict()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2.3、学习率对训练的影响 假设损失函数如下图所示为y=4*w^2(w为网络的权重) 权重的更新公式为 当学习率为0.5时,由于更新步幅太大造成损失的爆炸 ...
model.to(device)ckpt=torch.load(<model_path>,map_location=device)model.load_state_dict(ckpt['state_dict'])optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer'])scheduler.load_state_dict(ckpt['scheduler'])delckpt I've independently rediscovered that this works :) Should read until the end of the thre...
optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/optim/optimizer.py", line 146, in load_state_dict raise ValueError("loaded state dict contains a parameter group " ValueError: loaded state dict contains a parameter group that doesn't match the ...
nn.Module.load_state_dict和optim.Optimizer.load_state_dict的行为是不同的。前者 * 返回 * 预期和...