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 =...
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...
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() ...
所以如果某个代码是在 1.1.0 之前的版本下开发,但现在移植到 1.1.0及之后的版本运行,发现效果变差,需要检查一下是否将scheduler.step()放在了optimizer.step()之前。 3. optimizer综述 为了了解lr_scheduler,我们先以Adam()为例了解一下优化器(所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类):...
for group in self.optimizer.param_groups]这个会在设置的步长的整倍数的时候将lr*gamma。⽽ExponentialLR则会在每轮结束的时候都进⾏乘gamma的操作，这个减⼩也真的是指数倍的。1 2 3 4 5def get_lr(self):if self.last_epoch == 0:return self.base_lrs return [group['lr'] * self.gamma for...
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...
2.2 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了,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...
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...