optimizer = torch.optim.Adam(Alexnet.parameters(), lr=0.001) print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 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加工,添加上后边的...
(4)optimizer.state_dict() (5)optimizer.load_state_dict() 3.学习率lr 4.动量Momentum (1)指数加权平均 (2)Pytroch中的动量计算 5.optim.SGD随机梯度下降 6.torch.optim下10种优化器 1. Optimizer基本属性 (1)如何创建一个优化器 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9) # 第...
optimizer_Momentum = torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr = LR, momentum=0.8) optimizer_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(),lr = LR, alpha = 0.9) optimizer_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(),lr = LR, betas = (0.9,0.99)) optimzers = [optimizer_S...
AI代码解释 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)optimizer=optim.Adam([var1,var2],lr=0.0001) model.parameters()是获取model网络的参数,构建好神经网络后,网络的参数都保存在parameters()函数当中。 参数 首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是...
Optimizer.zero_grad()# 梯度清理,不清零,下次反向传播梯度会累加。 3 只训练一部分参数 optimizer=optim.SGD(model.layer1.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) 只需要把需要训练的参数传入或者把不学习的参数requires_grad = False(不推荐)。 4 分段训练,不同层用不同学习率...
若你想添加个人变量保存optimizer中,可使用: for b in optimizer.param_groups: b.setdefault('init_lr', 0.02) 1. 2. 此时类似optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ],init_lr=0.02, lr=1e-2, momentum=0.9)...
optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1. 2. 3. 4. 5. 如果是第一种定义的方法:在这个初始化方法中,会把这些参数先改造成[{'params': Alexnet.parameters()}]这样的一个长度为...
Linear(2, 1)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)# Define your scheduler here as described above# ...# Get learning rates as each training steplearning_rates = []for i in range(EPOCHS*STEPS_IN_EPOCH): optimizer.step() learning_rates.append(optimizer.para...
device = torch.device("cuda:0")model = torch.compile(torchvision.models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1').cuda(device), fullgraph=True)criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(device)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, mo...
optimizer_name="Adam"):set_model_weights_from_vector(model,x)optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=1.)# 训练循环foriteration in range(maxiter):loss=F.mse_loss(model(input), target)optimizer.zero_grad()loss.bac...