-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信息
设置这组参数学习率lr=1e-04//首先设置好要添加的这一组参数 w2w2 = torch.randn((3,3), requires_grad=True)//构建字典,key中 params中放置参数 w2 ,利用方法 add_param_group把这一组参数加进来optimizer.add_param_group(
add_param_group():添加参数组,主要代码如下: def add_param_group(self, param_group): params = param_group['params'] if isinstance(params, torch.Tensor): param_group['params'] = [params] ... self.param_groups.append(param_group) state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict()...
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)) ...
def__init__(self,params,optimizer_class:Type[Optimizer],# 就是被包装的原生优化器类型group:Optional[Any]=None,parameters_as_bucket_view:bool=False,**default:Any,):# Hold all the model paramsinthe root.param_groups #NOTE:thedefaultconstructor uses`add_param_group`which is partially overloaded ...
如果从头开始训练,主进程生成的初始化权重是以临时文件的形式保存,需要训练完后移除掉。最后还需要撤销进程组。 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...
num_classes=1000defconv1x1(in_planes,out_planes,stride=1):returnnn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=1,stride=stride,bias=False)classResNetBase(nn.Module):def__init__(self,block,inplanes,num_classes=1000,groups=1,width_per_group=64,norm_layer=None):super(ResNetBase,self).__init...