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...
每个Optimizer都维护一个param_groups的list,该list中维护需要优化的参数以及对应的属性设置。 3. Optimizer基本方法 add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载opt...
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...
# 优化器 默认参数print(optimizer_2.defaults)# 优化器 参数组 具体信息print(optimizer_2.param_groups)print(optimizer_2.state_dict()['param_groups'])# 获取 参数组1 的参数, 返回为 list 类型param_group_1 = optimizer_2.param_groups[0]['params']print(type(param_group_1),type(param_group_1...
optimizer基本方法 add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预先训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
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))...
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: # ...
class Optimizer(object): def __init__(self, params, defaults): self.defaults = defaults self.state = defaultdict(dict) self.param_groups = list(params) for param_group in param_groups: self.add_param_group(param_group) params 代表网络的参数,是一个可以迭代的对象net.parameters() ...