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...
(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 ...
optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 0.0001}) print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 实验结果 (4)state_dict和load_state_dict # --- state_dict --- # flag = 0 flag = 1 if flag...
after optimizer.zero_grad(), weight.grad is tensor([[0., 0.], [0., 0.]]) 可以看到优化器的 param_groups 中存储的参数和 weight 的内存地址是一样的,所以优化器中保存的是参数的地址,而不是把参数复制到优化器中。 add_param_group() 向优化器中添加一组参数,代码如下: print("optimizer.param_...
raiseValueError("optimizer got an empty parameter list") #如果是全局参数,则转换为字典格式,并放入列表中 ifnotisinstance(param_groups[0],dict): param_groups=[{'params':param_groups}] forparam_groupinparam_groups: self.add_param_group(param_group) ...
1.1 优化器torch.optim.Optimizer类 1.1.1 主要参数 params:需要通过优化器学习(即:优化,或训练)的参数,一般通过model.parameters()传入 每一个模型的一组学习参数被称为一个param_group lr:学习速率,即每一 epoch 模型参数更新的程度 weight_decay:权重衰减 Weight Decay ...
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...
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() ...
tb_writer.add_scalar(tags[2], optimizer.param_groups[0]["lr"], epoch) torch.save(model.module.state_dict(), "./weights/model-{}.pth".format(epoch))如果从头开始训练,主进程生成的初始化权重是以临时文件的形式保存,需要训练完后移除掉。最后还...
tb_writer.add_scalar(tags[2], optimizer.param_groups[0]["lr"], epoch) torch.save(model.module.state_dict(),"./weights/model-{}.pth".format(epoch)) 如果从头开始训练,主进程生成的初始化权重是以临时文件的形式保存,需要训练完后移除掉。最后还需...