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,
print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) w2 = torch.randn((3, 3), requires_grad=True) optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 0.0001}) #添加一组超参数 print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) #有两组超参数 # ---...
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...
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...
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...
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...
num_batches=3batch_size=120image_w=128image_h=128deftrain(model):model.train(True)loss_fn=nn.MSELoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001)one_hot_indices=torch.LongTensor(batch_size)\.random_(0,num_classes)\.view(batch_size,1)for_inrange(num_batches):# generate random inpu...