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 ...
我们为optim传递了参数列表，第一个元素是features的所有参数（没有设定学习率），第二个元素是classfier的所有参数，学习率为1e-2，没有设定学习率的所有参数的学习率使用1e-5 为全连接层设置不同的学习率 如代码所示，这个卷积神经网络具有两个模块，一个模块是featrues，另外一个模块是classfier，其中features是...
一、优化器 1. Optimizer机制 2. Optimizer基本属性 3. Optimizer基本方法 4. param_groups 1)只训练模型的一部分参数 2)不同部分的参数设置不同的学习率 二、动态更新学习率 1. 手动修改学习率 2. torch.optim.lr_scheduler 三、小结 深入解读与各种动态学习率 0 为什么引入学习率衰减? 1 查看学习率 2 最...
tf.train.exponential_decay可以通过设置参数staircase选择不同的衰减方式,其默认值为False,即每一次迭代都进行学习率的优化,不同的训练数据有不同的学习率,而当学习率减小时,对应的训练数据对模型训练结果的影响也会变小。若staircase的值为True时,global_step/decay_steps的值会被转化为整数,decay_steps通常代表了完...
[3,5])# 优化器中有三个 group 参数，使用的初始学习率分别为 1，2，3optimizer=torch.optim.SGD...
为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为, fine-tune 中十分有用,我们不仅可为不同的层设定不同的学习率,还可以为其设定不同的学习率调整策略。 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 1. 参数: lr_lambda(function or list)- 一个计算学习率调整倍数的函数,输...
1.4 常用优化器 (1) torch.optim.SGD 主要功能:随机梯度下降法 主要参数: params:管理的参数组list,list的元素是字典,key = params主要用来管理模型实际参数 lr:初始学习率 momentum:动量系数,β weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG梯度下降方法,布尔变量 ...
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时,将初始lr设置为lr。 公式: 函数: 代码语言:javascript 复制 """ 设置学习率为上一次的学习率乘以给定lr_lambda函数的值。""" torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1,verbose=False)"""Args:optimizer(Optimizer):...
zero_grad():清空所管理参数的梯度 step():执行一步更新操作 add_param_group():添加参数组 state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 pytorch特性:张量梯度不自动清零。 四、以SGD优化器为例(随机梯度下降) import torch.optim as optim ...
参数: optimizer: 神经网络训练中使用的优化器,如optimizer=torch.optim.SGD(...) step_size(int): 学习率下降间隔数,单位是epoch,而不是iteration. gamma(float): 学习率调整倍数,默认为0.1 last_epoch(int): 上一个epoch数,这个变量用来指示学习率是否需要调整。当last_epoch符合设定的间隔时,就会对学习率进...