optimizer_SGD = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr = LR) optimizer_Momentum = torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr = LR, momentum=0.8) optimizer_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(
opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99)) #再看下官方文档 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source] 实现Adam算法。 它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。 #参数: params(ite...
opt_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=LR, alpha=0.9) opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99)) optimizers = [opt_SGD, opt_Momentum, opt_RMSprop, opt_Adam] # 将4个优化器放到一个list中 loss_func=torch.nn.MSELoss() loss...
opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99), eps=1e-06, weight_decay=0.0005) tf.keras.optimizers.Adam( learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07, amsgrad=False, name='Adam', **kwargs)pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和...
4、 torch.optim.Adagrad AdaGrad、RMSProp、Adam都属于Per-parameter adaptive learning rate methods(逐参数适应学习率方法):之前的方法是对所有的参数都是一个学习率,现在对不同的参数有不同的学习率。 # Assume the gradient dx and parameter vector x ...
params=net.parameters() optimizer=torch.optim.Adam(params,lr=0.001) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其二是参数组,每组参数可以指定自己的优化器参数,即每组参数可使用不同的优化策略: #参数组示例: #假设net为我们所创建的网络模型 #按网络参数的参数名是否含有bert为条件,将net的所有可学习参数分为两组 ...
optimizer = torch.optim.Adam(Alexnet.parameters(), lr=0.001) 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...
importtorch.optim.Adamimport torch.optim.SGD 4、Optimizer基本属性 所有Optimizer公有的一些基本属性: lr:learning rate,学习率 eps:学习率最小值,在动态更新学习率时,学习率最小不会小于该值。 weight_decay:权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项的系...
loader=Data.DataLoader(dataset=torch_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True,num_workers=2,) 23 每个优化器优化一个神经网络¶ 为了对比每一种优化器, 我们给他们各自创建一个神经网络, 但这个神经网络都来自同一个Net形式. xxxxxxxxxx
#输出层直接线性输出 return x #为每个优化器创建一个Net net_SGD = Net() net_Momentum = Net() net_RMSprop = Net() net_Adam = Net() nets = [net_SGD,net_Momentum,net_RMSprop,net_Adam] #将其放入一个列表中 opt_SGD = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr=LR) opt_Monentum = ...