DDP Optimizer, 其执行以下操作: 检测DDP是否active 如果是,则DDP Optimizer会识别DDP bucket大小并将 dynamo 图拆分为子图,以便每个子图中参数大小的总和大致等于bucket大小。 DDPOptimizer 使用的启发式方法并不总是会产生与eager DDP 产生的bucket相同的bucket;我们假设eager DDP 策略启发式方法也不是完美的,特别是在...
optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=start_lr)forepochinrange(100):adjust_learning_rate(optimizer,epoch,start_lr)print("Epoch:{} Lr:{:.2E}".format(epoch,optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']))fordata,labelintraindataloader:data=data.cuda()label=label.cuda()output=n...
若你想添加个人变量保存optimizer中,可使用: forbinoptimizer.param_groups: b.setdefault('init_lr', 0.02) 此时类似optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(),'lr':1e-3} ],init_lr=0.02,lr=1e-2, momentum=0.9) 若你想更改学习率,...
(2)optimizer.step() 执行一步更新,根据对应的梯度下降策略。 (3)optimizer.add_param_group() 添加参数组,经常用于finetune,又例如设置两部分参数,e.g. 网络分为:特征提取层+全连接分类层,设置两组优化参数。 class Optimizer(object): def add_param_group(self, param_group): """ Arguments:...
optimizer=torch.optim.Adam(params,lr=0.001) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其二是参数组,每组参数可以指定自己的优化器参数,即每组参数可使用不同的优化策略: #参数组示例: #假设net为我们所创建的网络模型 #按网络参数的参数名是否含有bert为条件,将net的所有可学习参数分为两组 ...
若你想添加个人变量保存optimizer中,可使用: for b in optimizer.param_groups: b.setdefault('init_lr', 0.02) 1. 2. 此时类似optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ],init_lr=0.02, lr=1e-2, momentum=0.9)...
1.3 optimizer的方法 基本方法 •zero_grad():清空所管理参数的梯度, 这里注意Pytorch有一个特性就是张量梯度不自动清零 •step():执行一步更新 class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad...
optimizer_name ="PyTorch Adam"result = pytorch_optimize(x0, model, input_tensor, target, maxiter, loss_tracker, optimizer_name)print(f'Adam优化器最终损失:{result[1]}') 运行此代码后,我们得到以下结果: Adam优化器最终损...
要使用torch.optim,你必须构造一个optimizer对象,这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度进行更新。 构建一个优化器 要构造一个优化器,你必须给他一个包含参数(必须都是variable对象)进行优化,然后可以指定optimizer的参数选项,比如学习率,权重衰减。具体参考torch.optim文档。
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) 3. 梯度累积 梯度累积是一种优化策略,它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度,我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch,并进行多次前向计算和反向传播。在更新参数时,我们对梯度进行累积平均,从而达到更新一次参数的效果。