optim = nn.SGD(net.trainable_params()) 1. 2. pytorch的state包含了网络中所有的参数,其中需要被优化的是parameter,不需要优化的是buffer(例如:BatchNorm中的running_mean和running_var)。parameters方法返回需要被优化参数的generator。 from torch import nn, optim optim = optim.SGD(params=model.parameters()...
0])# --- 优化器配置 ---defget_optimizers(model):return{'SGD':optim.SGD(model.parameters(),...
def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters') 1.4 训练模型 在模型训练前,我们先定义优化器、损失函数以及准确率 优化器:这里我们选择的是SGD,随机梯度下降算法。model.par...
统计参数量: def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, 'Trainable': trainable_num} net=FusionNet(input_nc=1, output_nc=1).cuda()...
1#instantiate the model2model = VGG11(in_channels=1, num_classes=10).to(device)3#total parameters and trainable parameters4total_params = sum(p.numel()forpinmodel.parameters())5print(f"[INFO]: {total_params:,} total parameters.")6total_trainable_params =sum(7p.numel()forpinmodel.parame...
from ray.tune import register_trainable, grid_search, run_experiments# The function to optimize. The hyperparameters are in the config# argument.def my_func(config, reporter):import time, numpy as np i =whileTrue: reporter(timesteps_total=i, mean_accuracy=(i ** config['alpha'])...
Trainer(max_epochs=20, #gpus=0, #单CPU模式gpus=0, #单GPU模式#num_processes=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false", #多CPU(进程)模式#gpus=[0,1,2,3],strategy="dp", #多GPU的DataParallel(速度提升效果一般) #gpus=[0,1,2,3],strategy=“ddp_find_unused_parameters_false" #多GPU...
parameters(), lr=0.001) 为了训练我们的模型,我们可以使用05. PyTorch Going Modular section 04。位于 中 going_modular 目录中engine.py 的train() 函数。 让我们看看训练我们的模型 5 个 epoch 需要多长时间。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Set the random seeds torch.manual_seed...
(out)out=self.fc2(out)returnout...model=MyModel().to(device)criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001)forepochinrange(epochs):forx,yin...x=x.to(device)y=y.to(device)outputs=model(x)loss=criterion(outputs,y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step...
为了了解模型的参数大小,我们迭代model.parameters(),首先将所有模型参数(num_param)相加,其次将反向传播期间要调整的参数(num_param_trainable)相加。最后,我们打印结果。 复制 # Count number of parameters / thereof trainable num_param = sum([p.numel() for p in model.parameters()]) num_param_trainable...