使用PyTorch时,AdamW优化器的构造函数接受下列主要参数: 示例代码 下面是使用PyTorch构造AdamW优化器的一个简单示例: importtorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn# 创建一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward...
loss.backward() #反向传播,计算梯度 opt.step() #更新权重参数 l_his.append(loss.item()) #记录误差 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 解释以下 zip() 函数 zip用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些...
。模型参数为 ,代价函数为 ,梯度为 ,学习率为 ,则使用随机梯度下降法更新参数表达式为: 其中, , 表示随机选择的一个梯度方向, 表示t时刻的模型参数。 ,这里虽然引入了随机性和噪声,但期望仍然等于正确的梯度下降。 基本策略可以理解为随机梯度下降像是一个盲人下山,不用每走一步计算一次梯度,但是他总能下到山...
在上面的代码中,`AdamW`的第一个参数是一个迭代器,它应该包含你想要优化的所有参数。第二个参数是学习率,你可以根据需要调整它。`AdamW`的其他参数(例如`beta1`和`beta2`)默认为PyTorch的默认值(和)。 注意,如果你使用``,你需要在优化器实例化时传递`weight_decay`参数来指定权重衰减。例如: ```python opti...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", return_dict=True)+ model = accelerator.prepare(model)optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr)- model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model,- ...
# Set learning rate and number of epochs to train overlr = 4e-4n_epochs = 20# Initialize the loss function and optimizercriterion = nn.MSELoss().to(device)optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr)下面就是训练循环的代码：在每次训练迭代中，我们将计算之前创建的训练集和验证集...
8. AdamW 9. Adadelta 本文将介绍PyTorch中的几种常见梯度下降算法,并提供相应的Python案例。 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 批量梯度下降是最基础的梯度下降算法,通过使用全部训练数据计算损失函数的梯度来更新参数。在PyTorch中,可以通过定义损失函数和优化器来实现批量梯度下降。
这个结论来自于经典的AdamW论文Decoupled Weight Decay Regularization，原因不难从下图的看出（第6行的紫色...
AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减(而不是 L2 正则化)的 Adam,在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW 实现。AdamW 似乎在误差和训练时间上都一直优于 Adam。Adam 和 AdamW 都能与上面提到的 1Cycle 策略很好地搭配。 目前,还有一些非本地优化器也引起了很大的关注,最突出的是 LARS 和 LAMB。NVIDA ...