then the learning rate will decrease byby given `factor`."""def__init__(self,optimizer,patience=5,min_lr=1e-6,factor=0.5):"""new_lr = old_lr * factor:param optimizer: the optimizer we are using
1.2.1 初始化 Optimizer 初始化优化器只需要将模型的可学习参数(params)和超参数(defaults)分别传入优化器的构造函数,下面是Optimizer的初始化函数核心代码: classOptimizer(object):def__init__(self,params,defaults):# 字典类型,子类传入,用于表示全部参数组的默认超参self.defaults=defaultsifisinstance(params,torch...
gamma =0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 3、ConstantLR ConstantLR通过乘法因子降低学习率,直到训练达到预定义步数。 from torch.optim.lr_scheduler import ConstantLRscheduler = ConstantLR(optimizer, factor = 0.5, # The number we multiply learning rate until the milestone. total_iters...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) 我们通过注册模型需要训练的参数并传入学习率超参数来初始化优化器。 训练循环中优化的三个步骤: 调用optimizer.zero_grad() 来重置模型参数的梯度。 梯度默认情况下会相加; 为了防止重复计算,我们在每次迭代时明确地将它们归零。 通过调用 loss....
2 基类 Optimizer torch.optim.Optimizer(params, defaults) params (iterable) —— Variable 或者 dict的iterable。指定了什么参数应当被优化。 defaults —— (dict):包含了优化选项默认值的字典(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值)。 方法
learning_rate = 1e-3 optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate) for t in range(1, 1001): y_pred = model(xx) loss = loss_fn(y_pred, y) if t % 100 == 0: print('No.{: 5d}, loss: {:.6f}'.format(t, loss.item())) ...
optimizer.step() optimizer.step(closure) 一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,因此你需要传入一个闭包去允许它们重新计算你的模型。这个闭包应当清空梯度, 计算损失,然后返回。 例子: forinput, targetindataset:defclosure():
optimizer.step(closure) 算法 class torch.optim.Optimizer(params, defaults) [source] Base class for all optimizers. 参数: params (iterable) ——Variable或者dict的iterable。指定了什么参数应当被优化。 defaults —— (dict):包含了优化选项默认值的字典(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值)。
#在cpu或gpu上定义模型 model = CNN().to(device) #损失函数和优化器 loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 10.检查模型的大小 为了了解模型的参数大小,我们迭代model.parameters(),首先将所有模型参数(num_param...
用户可以将max_keep_ckpts设置为只保存少量的检查点,或者通过save_optimizer来决定是否存储优化器的状态字典。 CheckpointHook #定期保存检查点。 mmcv.runner.CheckpointHook(interval=- 1, by_epoch=True, save_optimizer=True, out_dir=None, max_keep_ckpts=- 1, save_last=True, sync_buffer=False, file_...