当我们调用了初始化后,会给optimizer增加一个字段,看一下: 1 2 3 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1) print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr',
state:参数的缓存,如momentum的缓存 params_groups:管理的参数组 _step_count:记录更新次数,学习率调整中使用 三、优化器基本方法 zero_grad():清空所管理参数的梯度 step():执行一步更新操作 add_param_group():添加参数组 state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 pytorch...
optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 使用torch.optim.lr_scheduler()函数 def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs""" lr = * (0.1 ** (epoch // 50)) param_groups = optimizer.state_dict()['param_group...
Optimizer 基类的主要属性defaults: 描述:一个字典,包含优化器的默认超参数值。 用途:在构造函数中初始化,用于设置优化器的默认配置。 state: 描述:一个字典,用于存储有关参数的状态信息,如动量缓存等。 用途:在每次更新参数时,根据状态信息调整参数的更新方式。 param_groups: 描述:一个列表,包含参数组的字典。
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...
optimizer.param_groups[1]: 好像是表示优化器的状态的一个字典; 六、模型使用优化器方法 模型训练优化器一般方法使用: 大多数optimizer所支持的简化版本。一旦梯度被如backward()之类的函数计算好后,我们就可以调用这个函数 forinput, targetindataset: optimizer.zero_grad() ...
if rank == 0:print("[epoch {}] accuracy: {}".format(epoch, round(acc, 3)))tags = ["loss", "accuracy", "learning_rate"]tb_writer.add_scalar(tags[0], mean_loss, epoch)tb_writer.add_scalar(tags[1], acc, epoch)tb_writer.add_scalar...
state_dict (dict) ——optimizer的状态。应该是state_dict()调用返回的对象。 state_dict() 将优化器的状态返回为一个dict。 它包含两个内容: state - 持有当前optimization状态的dict。它包含了 优化器类之间的不同。 param_groups - 一个包含了所有参数组的dict。
1)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)# Define your scheduler here as described above# ...# Get learning rates as each training steplearning_rates = []for i in range(EPOCHS*STEPS_IN_EPOCH): optimizer.step() learning_rates.append(optimizer.param_groups[0...
lr_history.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])scheduler.step()# 调整学习率returnlr_history"""设置优化器,初始化学习率"""optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)"""设置lr策略"""lr_lambda=lambda epoch:1.0ifepoch<10elsenp.math.exp(0.1*(10-epoch))scheduler=LambdaLR(optimi...