optimizer.param_groups:是长度为2的list,其中的元素是2个字典; optimizer.param_groups[0]:长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps’]这6个参数 optimizer.param_groups[1]:好像是表示优化器的状态的一个字典 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作...
optimizer.param_groups:是长度为2的list,其中的元素是2个字典; optimizer.param_groups[0]:长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps’]这6个参数; optimizer.param_groups[1]:好像是表示优化器的状态的一个字典; import torch import torch.optim as opt...
print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 如果是第二种定义的方法:因为传入的本身就是dict的形式,所以会继续对他进行加工,添加上后边的参数,我们直接看疗效: 1 2 3 4 5 6 optimizer = torch.optim...
param_groups = list(params),list可以把生成器的元素都取出来,所以,很明显,param_groups就是一个Parameter类对象的列表,里面的元素是每个网络层的参数weight和bias(如果有)。 很明显,param_groups[0]是Parameter类,不是dict,所以,这种形式的param_groups会被改造,将整个param_groups作为值,"params"作为键,形成一...
print([group.keys() for group in optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 1. 2. 3. 如果是第二种定义的方法:因为传入的本身就是dict的形式,所以会继续对他进行加工,添加上后边的参数,我们直接看疗效: ...
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) 2、optimizer.param_groups """ 1 {'params': [Parameter containing: tensor([[-0.2604, 0.0777], [-0.6420, 0.5030], [-0.3879, -0.5129]], requires_grad=True), Parameter containing: ...
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':{},'param_groups':[{'lr':0.1,'betas':(0.9,0.999),'eps':1e-08,'weight_decay':0,'amsgrad':False,'params':[4401239528,4401240680]}]} params保存了两个参数的 "id", 那么,这里的疑问就是,在次恢复的时候使用load_state_dict参数 "id" 是要变化的?那么岂不是会有问题?
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。
这个错误通常是由于 optimizeer_config 的格式不正确导致的,其中 param_groups 应该是一个包含字典的列表,而不是一个字典。以下是一个正确的 optimizer_config 示例: optimizer_config = { "optimizer": "torch.optim.AdamW", "lr": 0.01, "betas": (0.9, 0.999), "eps": 1e-08, "weight_decay": 0.01...