pytorch优化器（optim）不同参数组,不同学习率设置的操作optim 的基本使⽤ for do:1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss()optimiter = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)for i in range(iters):out = net(inputs)loss ...
optimiter.step()# 根据 optim参数 和 梯度 更新参数 w.data -= w.grad*lr 网络参数 默认使用统一的 优化器参数 如下设置 网络全局参数 使用统一的优化器参数 optimiter=torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) 如下设置将optimizer的可更新参数分为不同的三组,每组使用不同的策略 optimizer...
optimiter.step() # 根据 optim参数 和 梯度 更新参数 w.data -= w.grad*lr 网络参数 默认使用统一的 优化器参数 如下设置 网络全局参数 使用统一的优化器参数 optimiter = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) 如下设置将optimizer的可更新参数分为不同的三组,每组使用不同的策略 opti...