plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_wdecay.data.numpy(), 'b--', lw=3, label='weight decay') plt.text(-0.25, -1.5, 'no weight decay loss={:.6f}'.format(loss_normal.item()), fontdict={'size': 15, 'color': 'red'}) plt.text(-0.25, -2, 'weight decay loss={:.6f}...
在torch.optim.Optimizer中直接设置weight_decay, 其将作用于该 optimizer 负责优化的所有可训练参数 (和 Caffe 中SolverParameter.weight_decay的作用类似), 这往往不是所期望的: BatchNorm 层的γ和β就不应该添加正则化项, 卷积层和全连接层的 bias 也往往不用加正则化项. 幸运地是,torch.optim.Optimizer支持...
对于这一步,我们只想对w1和w2的值进行原地改变;不想为更新阶段构建计算图, # 所以我们使用torch.no_grad()上下文管理器防止PyTorch为更新构建计算图 with torch.no_grad(): w1 -= learning_rate * w1.grad w2 -= learning_rate * w2.grad # 反向传播后手动将梯度设置为零 w1.grad.zero_() w2.grad.ze...
plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_normal.data.numpy(), 'r-', lw=3, label='no weight decay') plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_wdecay.data.numpy(), 'b--', lw=3, label='weight decay') plt.text(-0.25, -1.5, 'no weight decay loss={:.6f}'.format(loss_norma...
params_decay = [] params_no_decay = []forminmodule.modules():ifisinstance(m, torch.nn.Linear): params_decay.append(m.weight)ifm.biasisnotNone: params_no_decay.append(m.bias)elifisinstance(m, torch.nn.modules.conv._ConvNd): params_decay.append(m.weight)ifm.biasisnotNone: ...
plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_wdecay.data.numpy(),'b--', lw=3, label='weight decay') plt.text(-0.25, -1.5,'no weight decay loss={:.6f}'.format(loss_normal.item()), fontdict={'size':15,'color':'red'})
label='no weight decay')plt.plot(test_x.data.numpy(),test_pred_wdecay.data.numpy(),'b--',lw=3,label='weight decay')plt.text(-0.25,-1.5,'no weight decay loss={:.6f}'.format(loss_normal.item()),fontdict={'size':15,'color':'red'})plt.text(-0.25,-2,'weight decay loss={:...
net = Net.CTPN()# 获取网络结构for name, value in net.named_parameters():ifname in no_grad:value.requires_grad = Falseelse:value.requires_grad = True 冻结后我们再打印每层的信息: name:cnn.VGG_16.convolution1_1.weight,grad:Falsename:cnn.VGG_16.convoluti...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5) 结果:通过这些措施,验证集上的性能显著提升,模型的泛化能力得到了明显改善。 案例2:内存泄漏问题 问题描述:在训练一个大型自然语言处理模型时,开发团队发现 GPU 内存使用量随时间异常增长,最终导致 Out of Memory 错误。
optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=0.005) lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / args.epochs)) / 2) * (1 - args.lrf) + args.lrf # cosine scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lamb...