-step():执行一步更新 -add_param_group():添加参数组,我们知道优化器管理很多参数,这些参数是可以分组的,我们对不同组的参数可以设置不同的超参数,比如模型finetune中,我们希望前面特征提取的那些层学习率小一些,而后面我们新加的层学习率大一些更新快一点,就可以用这个方法。 -state_dict():获取优化器当前状态...
输出结果: (4)add_param_groups:增加组参数 代码: # --- add_param_group ---print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups))w2 = torch.randn((3, 3), requires_grad=True)optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 0.0001})print("optimizer.param_groups is\n{...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。 state_dict():返回一个dict,包含optimizer的状态:stat...
其中,param_groups目的是为了可以用 key-value 方式来访问待优化变量,这在fine tuning时候特别有用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 def add_param_group(self, param_group): r"""Add a param group to the :class:`Optimizer` s `param_groups`. This can be useful when ...
add_param_group()添加一组参数到优化器中。已知优化器管理很多参数,这些参数是可以分组;对于不同组的参数,有不同的超参数设置,例如在某一模型中,希望特征提取部分的权值参数的学习率小一点,学习更新慢一点,这时可以把特征提取的参数设置为一组参数,而对于后面全连接层,希望其学习率大一点,学习快一点。这时,可以...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预先训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
>>> print(optimizer.param_groups) [{'params': [tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True)], 'lr': 0.01, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}] 1. 2. 3. add_param_group(param_group)添加参数组。
可以看到优化器的 param_groups 中存储的参数和 weight 的内存地址是一样的,所以优化器中保存的是参数的地址,而不是把参数复制到优化器中。 add_param_group() 向优化器中添加一组参数,代码如下: print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) w2 = torch.randn((3, 3), requir...
if rank == 0:# 删除临时缓存文件 if os.path.exists(checkpoint_path)is True:os.remove(checkpoint_path) dist.destroy_process_group() # 撤销进程组,释放资源 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可...
param_group["lr"] = lr 该函数会在每30个周期后将学习率除以10. 第三步:写出函数保存和评估模型 def save_models(epoch): torch.save(model.state_dict(), "cifar10model_{}.model".format(epoch)) print("Chekcpoint saved") def test(): ...