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...
r"""Returns the state of the optimizer as a :class:`dict`. ... return { 'state': packed_state, 'param_groups': param_groups, } 下面是代码示例: step() 张量weight 的形状为2 \times 2,并设置梯度为 1,把 weight 传进优化器,学习率设置为 1,执行optimizer.step()更新梯度,也就是所有的张...
param_groups = [] param_groups = list(params) if len(param_groups) == 0: raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") if not isinstance(param_groups[0], dict): param_groups = [{'params': param_groups}] for param_group in param_groups: self.add_param_group(param_group...
optim.SGD(params, lr=<required parameter>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) | Args: | params (iterable): iterable of parameters to optimize or dicts defining:管理参数组 | parameter groups | lr (float): learning rate:初始化学习率 | momentum (float, optional): mome...
== 0: raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") if not isinstance(param_groups[0], dict): param_groups = [{'params': param_groups}] for param_group in param_groups: self.add_param_group(param_group) # 调用add_param_group函数,将default优化器本身参数,送入param_groups中...
可以看到优化器的 param_groups 中存储的参数和 weight 的内存地址是一样的,所以优化器中保存的是参数的地址,而不是把参数复制到优化器中。 add_param_group() 向优化器中添加一组参数,代码如下: print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) ...
from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLRscheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr = 1e-3, # Upper learning rate boundaries in the cycle for each parameter group steps_per_epoch = 8, # The number of steps per epoch to train for. epochs = 4, # The number of epochs to...
此时，如果你对整个模型统一调用 prepare 方法，这些参数的组别信息会丢失，你会看到如下告警信息:FSDP Warning: When using FSDP, several parameter groups will be conflated into a single one due to nested module wrapping and parameter flattening.告警信息表明，在使用 FSDP 对模型进行包装后，之前创建的参数组...
factor given an integer parameter epoch,or a listofsuch functions,oneforeach groupinoptimizer.param_groups.last_epoch(int):The indexoflast epoch.Default:-1.verbose(bool):If``True``,prints a message to stdoutforeach update.Default:``False``.""" ...
这些优化器都派生自Optimizer,这是一个所有优化器的基类,我们来看看这个基类: class Optimizer(object): def __init__(self, params, defaults): self.defaults = defaults self.state = defaultdict(dict) self.param_groups = list(params) for param_group in param_groups: ...