因为分析Optimizer类的__init__方法,需要用到子类的某些参数,我们以SGD为例,先说明一下,看一下SGD类的__init__方法代码,非常的简单,一系列判断,然后将params这个参数单独列出来,将其余参数以字典的形式放到defaults里面,然后继承父类的初始化,将params和defaults传进去。这里面值得注意的就是params和defaults的形式。
ValueError: optimizer got an empty parameter list 模型定义的问题,pytorch 如果类初始化参数,需要变量在后面的方法中用到 需要设置在gpu中, 根据您提供的信息和链接内容,错误ValueError: optimizer got an empty parameter list通常与__init__方法中的实现有关。链接中提到的一个重要问题是下划线的使用不当,特别是...
torch.optim[1]提供了多种优化器接口,比如Adam、RAdam、SGD、ASGD、LBFGS等,Optimizer是所有这些优化器的父类。 2. Optimizer行为解析 2.1 公共方法 Optimizer是所有优化器的父类,它主要具有以下几类公共方法: 2.2 行为解析 以下将结合源码与示例代码解析Optimizer各种方...
[2,1e-2],[3,1e-3],[4,1e-4],[5,1e-5]]# 执行此学习率的epoch数lr_list=[]foriinlr_set_list:forjinrange(i[0]):lr_list.append(i[1])forparam_groupinoptimizer.param_groups:ifepoch<len(lr_list)-1:param_group['lr']=lr_list[epoch]else:param_group['lr']=lr_list[-1]...
super(MetaBackProp, self).__init__(params, pseudo_defaults) File "/home/ai/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/optim/optimizer.py", line 46, in __init__ raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") ValueError: optimizer got an empty parameter list桃花...
介绍了优化器Optimizer的几个基本方法(如:step、zero_grad、state_dict等),以及学习率、动量的概念,最后介绍torch.optim下几种优化函数
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...
🐛 Bug To Reproduce import torch class Model(torch.nn.Module): pass model = Model() optim = torch.optim.Adam(model.parameters()) raises ValueError: optimizer got an empty parameter list Expected behavior Sometimes models happen to have no...
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。 Fairscale 实现了 ZeRO 的三个阶段的算法,Fairscale 是 Facebook AI Research (FAIR) 开源的项目,个人理解为是Facebook 大规模深度学习...
param_groups:管理的参数组,是一个 list,其中每个元素是字典,包括 momentum、lr、weight_decay、params 等。 _step_count:记录更新 次数,在学习率调整中使用 optimizer 的方法 zero_grad():清空所管理参数的梯度。由于 PyTorch 的特性是张量的梯度不自动清零,因此每次反向传播之后都需要清空梯度。代码如下: def zero...