def add_param_group(self, param_group): r"""Add a param group to the :class:`Optimizer` s `param_groups`. This can be useful when fine tuning a pre-trained network as frozen layers can be made trainable and added to the :class:`Optimizer` as training progresses. Args: param_group ...
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,包含优化器的默...
(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 ...
torch.optim[1]提供了多种优化器接口,比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等,Optimizer是所有这些优化器的父类。 2. Optimizer行为解析 2.1 公共方法 Optimizer是所有优化器的父类,它主要具有以下几类公共方法: 2.2 行为解析 以下将结合源码与示例代码解析Optimizer各种方...
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 ...
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。
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...
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: # ...