randn(2, 2, requires_grad=True))] # 定义网络 optimizer = SGD(model, 0.1) # 定义优化器,并把模型可学习参数传入优化器。 scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) # 定义学习率,衰减过程。 for epoch in range(20): # 训练网络 for input, target in dataset: # 遍历数据集 optimizer.zero...
StepLR(optimizer, step_size=2) for i in range(5): optimizer.zero_grad() x = model(torch.randn(3, 3, 64, 64)) loss = x.sum() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step() optimizer_state = optimizer.state_dict() scheduler_state = lr_scheduler.state_dict() # resume ...
defsgd_optimizer(cfg, resrep_config:ResRepConfig, model, no_l2_keywords, use_nesterov, keyword_to_lr_mult): params=[]forkey, valueinmodel.named_parameters():ifnotvalue.requires_grad:continuelr=cfg.base_lr weight_decay=cfg.weight_decayif"bias"inkeyor"bn"inkeyor"BN"inkey: weight_decay=cfg....
from torch.optim.lr_scheduler import ConstantLRscheduler = ConstantLR(optimizer, factor = 0.5, # The number we multiply learning rate until the milestone. total_iters = 8) # The number of steps that the scheduler decays the learning rate 如果起始因子小于1，那么学习率调度器在训练过程中...
1. Optimizer基本属性 (1)如何创建一个优化器 (2)继承Optimizer父类 2.Optimizer的基本方法 (1)optimizer.zero_grad() (2)optimizer.step() (3)optimizer.add_param_group() (4)optimizer.state_dict() (5)optimizer.load_state_dict() 3.学习率lr 4.动量Momentum (1)指数加权平均 (2)Pytroch中的动量计...
1 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。 公式: 函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ 将每个参数组的学习率设置为初始 lr 乘以给定函数.当 last_epoch=-1时,设置 lr 为 初始 lr.""" torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1,verbose=...
optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 构建优化器 为单个参数进行优化时: optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 1. 为多个参数设置不同学习率时: optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ...
若你想添加个人变量保存optimizer中,可使用: for b in optimizer.param_groups: b.setdefault('init_lr', 0.02) 1. 2. 此时类似optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ],init_lr=0.02, lr=1e-2, momentum=0.9)...
9、CyclicLR CyclicLR根据循环学习率策略调整学习率,该策略基于我们在前一节中讨论过的重启的概念。在PyTorch中有三个内置策略。 from torch.optim.lr_scheduler import CyclicLR scheduler = CyclicLR(optimizer, base_lr = 0.0001, # Initial learning rate which is the lower boundary in the cycle for each ...
optimizer_name="Adam"):set_model_weights_from_vector(model,x)optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=1.)# 训练循环foriteration in range(maxiter):loss=F.mse_loss(model(input), target)optimizer.zero_grad()loss.bac...