lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=2) for i in range(5): optimizer.zero_grad() x = model(torch.randn(3, 3, 64, 64)) loss = x.sum() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step() optimizer_state = optimizer.state_dict() scheduler_state = lr_scheduler.state_dict() ...
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr) scheduler_1 = StepLR(optimizer_1, step_size=3, gamma=0.1) print("初始化的学习率:", optimizer_1.defaults['lr']) for epoch in range(1, 11): # train optimizer_1.zero_grad() optimizer_1.step() print("第%d个ep...
optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有 ...
PyTorch的optim是用于参数优化的库(可以说是花式梯度下降),optim文件夹主要包括1个核心的父类(optimizer)、1个辅助类(lr_scheduler)以及10个常用优化算法的实现类。optim中内置的常用算法包括adadelta、adam、adagrad、adamax、asgd、lbfgs、rprop、rmsprop、sgd、sparse_adam。 1 核心类optimizer Optimizer类是所有优化方...
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)scheduler=lr_scheduler.StepLR(optimizer...
scheduler.step(): 更新优化器的学习率,一般按照epoch为单位进行更新 两个属性: optimizer.defaults(dict): 继承自torch.optim.Optimizer父类,存放优化器的初始参数。 dict.keys(): lr, betas, eps, weight_decay, amsgrad optimizer.param_groups(list): 每个元素都是一个字典,每个元素包含的key:params, lr, ...
optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 构建优化器 为单个参数进行优化时: AI检测代码解析 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 1. 为多个参数设置不同学习率时: AI检测代码解析 optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, ...
self.state:参数缓存,如动量缓存,当网络没有经过optimizer.step(),即没有根据loss.backward()得到的梯度去更新网络参数时,state为空: print(optimizer.state_dict()) ''' {'state': {}, 'param_groups': [{'lr': 0.1, 'momentum': 0, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False...
optimizer_D = Adam(model_D.parameters(), lr=train_c.lr_D) 2. 需要知道反向傳播的梯度信息 我們還是從代碼入手,如下所示是Pytorch 中SGD優化算法的step()函數具體寫法,具體SGD的寫法放在參考部分。 def step(self, closure=None): """Performs a single optimization step. ...
(), lr=0.01) # 假设我们有一个新的参数需要添加到优化器中 new_param = torch.randn(10, requires_grad=True) # 在某个训练步骤中,我们将新参数添加到优化器中 optimizer.add_param_group({"params": new_param, 'lr': 0.01}) # 模拟一个训练步骤 inputs = torch.randn(5, 10) # 假设的输入...