optimizer: 描述:这是被调度的优化器对象。 作用:学习率调度器需要知道它正在调整哪个优化器的学习率。 示例:optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)base_lrs: 描述:这是优化器中各组参数的初始学习率列表。 作用:学习率调度器需要知道每个参数组的初始学习率,以便能够正确地调整它们。 示例:如果模型中有两个参数组
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...
1.This optimizer doesn’t support per-parameter options and parameter groups (there can be only one). Right now all parameters have to be on a single device. This will be improved in the future.(2018-10-07) --- 转载请注明出处:编辑于 2024-05-18 17:43・广东 PyTorch 深度学习(...
(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...
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...
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...
b_params = [param for name, param in model.named_parameters() if 'b' in name] optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': w_params, 'lr': 1e-2}, {'params': b_params, 'lr': 1e-3} ]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
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 ...
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=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) 3. 梯度累积 梯度累积是一种优化策略,它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度,我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch,并进行多次前向计算和反向传播。在更新参数时,我们对梯度进行累积平均,从而达到更新一次参数的效果。