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[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 optim w1 = torch.randn(3, 3) w1.requires_grad = True w2 =...
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...
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]:表示优化器的状态的一个字典 ———
for groupin self.optimizer.param_groups] 这个会在设置的步长的整倍数的时候将lr*gamma。 而ExponentialLR则会在每轮结束的时候都进行乘gamma的操作,这个减小也真的是指数倍的。 1 2 3 4 5 defget_lr(self): if self.last_epoch ==0: return self.base_lrs ...
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: tensor([ 0.6245, 0.4680, -0.3667], requires_grad=True)], 'lr': 0.2, 'momentum': 0, 'dampening': 0, ...
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...
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。
如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。 推薦閱讀: 聊聊pytorch中Optimizer與optimizer.step()的用法 pytorch中的優化器optimizer.param_groups用法 pytorch 優化器(optim)不同參數組,不同學習率設置的操作 PyTorch梯度裁剪避免訓練loss nan的操作 pytorch 使用半精度模型部署的操作...
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...