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',
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 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。
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...
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() ...
self.param_groups是列表,其中的元素是字典。 def zero_grad(self): r"""Clears the gradients of all optimized :class:`torch.Tensor` s.""" for group in self.param_groups: for p in group['params']: if p.grad is not None: p.grad.detach_() p.grad.zero_() Optimizer 更新参数主要是靠...
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_scal...
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_scala...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]