optimizer.param_groups:是长度为2的list,其中的元素是2个字典; 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 opt...
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...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。 state_dict():返回一个dict,包含optimizer的状态:stat...
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...
(1)params(optimizer属性param_groups):管理的参数组参数组是1个list,其中的每1个元素是dict,dict中又很多key,这些key中最重要的是params——其中的value就是管理的参数; (2)weight_decay:用来设置L2正则化系数; (3)nesterov:布尔变量,通常设置为False,控制是否采用NAG这一梯度下降方法,参考《 On the importance...
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。
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...
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...
scheduler = StepLR(optimizer, step_size = 4, # Period of learning rate decay gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。 from torch.optim.lr_scheduler import Multi...
grad=True)w1.grad=torch.ones((2,2))optimizer=optim.SGD([w1],lr=0.01,momentum=0.9)optimizer.add_param_group({"params":w2,'lr':0.02,'momentum':0.8})optimizer.add_param_group({"params":w3,'lr':0.03,'momentum':0.7})print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)...