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', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad', 'initia...
batch_size=100,shuffle=False)net=Net().cuda()myloss=nn.MSELoss().cuda()optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001)forepochinrange(100):print("Epoch:{} Lr:{:.2E}".format(epoch,optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']))fordata,labelintraindataloader:data=data.cuda()label...
optimizer.param_groups[0]:长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps’]这6个参数; optimizer.param_groups[1]:好像是表示优化器的状态的一个字典; import torch import torch.optim as optim w1 = torch.randn(3, 3) w1.requires_grad = True w2 =...
optimizer = torch.optim.Adam(Alexnet.parameters(), lr=0.001) print([group.keys() for group in optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 1. 2. 3. 如果是第二种定义的方法:因为传入的本身就是dict的形式,所以会继续对他进行...
param_groups: 描述:一个列表,包含参数组的字典。 用途:允许对不同参数组使用不同的超参数,例如不同的学习率或正则化系数。 step_count: 描述:一个计数器,记录优化器的更新次数。 用途:常用于学习率调度器,以基于迭代次数调整学习率。 Optimizer 基类的主要方法 ...
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() ...
1.3 optimizer的方法 基本方法 •zero_grad():清空所管理参数的梯度, 这里注意Pytorch有一个特性就是张量梯度不自动清零 •step():执行一步更新 class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad...
learning_rates.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) scheduler.step() # Visualize learinig rate scheduler fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(10,5)) ax.plot(range(EPOCHS*STEPS_IN_EPOCH), learning_rates, marker='o', color='black') ...
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...
optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr)- model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model,- optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler- )+ optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(+ optimizer...