计算模型参数量: defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad) model = DigitNet(10)print(f'The model has{count_parameters(model):,}trainable parameters') 0.1306604762738429
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(),...
trainable_params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] return trainable_params else: continue return trainable_params = get_trainable_params(model, epoch) # 找到待恢复的模型中optimizer的训练参数 optimizer = torch.optim.SGD(trainable_params, lr=init_lr, momentum=momentum, weight...
Trainable params: 15,603 Non-trainable params: 0 开始进行网络训练，代码也较为简单 from keras....
实际上几乎没有任何变化,只是现在我们不再显式地将params传递给model,因为模型本身在内部保存了它的Parameters。 还有最后一点,我们可以从torch.nn中利用的:损失。确实,nn带有几种常见的损失函数,其中包括nn.MSELoss(MSE 代表均方误差),这正是我们之前定义的loss_fn。nn中的损失函数仍然是nn.Module的子类,因此我们...
_parameters :类型为张量的权重参数,用于前向和后向传播,保存模型就是保存这些参数。使用 parameters() 函数可以递归获取到模型所有参数,但是需要注意,parameters() 函数返回的是 iterator。 _buffers : 存储一些需要持久化的非网络参数的变量,比如BN 的 running_mean。 _modules : 存储类型为 Module 的变量,当后去...
total_trainable_params=sum( p.numel()forpinself.parameters()ifp.requires_grad)print(f"{total_trainable_params:,} training parameters.")returnsuper(BaseModel, self).__str__() + f'\nNbr of trainable parameters: {total_trainable_params}' ...
Weight decay (WD)= 3.0517578125e-05 (1/32768). We do not apply WD on Batch Norm trainable parameters (gamma/bias) Label smoothing = 0.1 We train for: 50 Epochs -> configuration that reaches 75.9% top1 accuracy 90 Epochs -> 90 epochs is a standard for ImageNet networks ...
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'])...