1.2 Optimizer的基本属性和方法 下面我们学习pytorch里面优化器的基本属性: -defaults:优化器超参数,里面会存储一些学习率,momentum的值,衰减系数等 -state:参数的缓存,如momentum的缓存(使用前几次梯度进行平均) -param_groups:管理的参数组,这是个列表,每一个元素是一个字典,在字典中有key,key里面的值才是我们真...
print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) //想再添加一组参数,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 w2 w2 = 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 o...
在Optimizer基类中就定义了add_param_group()函数来实现参数的管理。通常在实例化的时候,第一个参数就是需要被管理的参数。 怎么执行权重更新? step()函数是进行优化操作的,step()函数中实现了对所管理的参数进行更新的步骤。 优化器基类 Optimizer Optimizer 基类的主要属性defaults: 描述:一个字典,包含优化器的...
因为优化器都继承自torch.optim.Optimizer,所以它们的属性相同。我们先构建一个优化器的实例: >>> weight1 = torch.ones((2, 2)) >>> optimizer = torch.optim.Adam([weight], lr=1e-2) >>> print(optimizer) Adam ( Parameter Group 0 amsgrad: False betas: (0.9, 0.999) eps: 1e-08 lr: 0.01...
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({"params": w2,'lr':0.0001})print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups))...
(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: param_group (dict): Specifies what Tensors should be optimized ...
class Optimizer(object):def __init__(self, params, defaults):self.defaults = defaultsself.state = defaultdict(dict)self.param_groups = [] •add_param_group():添加参数组,不同的组有不同的超参数。 例如:fine_tune中,我们对模型前面这些特征提取部分的权重参数,希望学习率小一些,更新的慢一些,将...
optimizer.step()optimizer.zero_grad() # 等待所有进程计算完毕if device != torch.device("cpu"):torch.cuda.synchronize(device) return mean_loss.item() def reduce_value(value, average=True):world_size = get_world_size()if world_size < 2: # ...
optimizer.step()optimizer.zero_grad() # 等待所有进程计算完毕if device != torch.device("cpu"):torch.cuda.synchronize(device) return mean_loss.item() def reduce_value(value, average=True):world_size = get_world_size()if world_size < 2: # ...
raise ValueError("optimizer got an empty parameter list")# 如果传⼊的net.parameters()，将其转换为字典 if not isinstance(param_groups[0], dict):param_groups = [{'params': param_groups}]for param_group in param_groups:#add_param_group 这个函数,主要是处理⼀下每个参数组其它属性参数(lr,...