Optimizer 基类的主要方法_init_(params, defaults): 描述:构造函数,初始化优化器。 参数: params:一个迭代器,包含要优化的张量列表或者包含张量列表的字典列表。 defaults:一个字典,包含默认的超参数值。 zero_grad(set_to_none=False): 描述:清空所有参数的梯度缓存。 参数: set_to_none:布尔值,默认为 False...
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...
optimizer_2 = torch.optim.SGD(# 参数组 1:模型的第1个线性层。特别设置参数 lr[{'params': model.layer1_linear.parameters(),'lr':0.5},# 参数组 2:模型的的第2个线性层。未设置参数,由全局参数决定{'params': model.layer2_linear.parameters()}],# 在 list 外的,为全局参数lr = LEARNING_RATE...
params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.2 优化器基类:Optimizer),优化器要管理的那部分参数。 lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。 momentum(float)- 动量,通常设置为0.9,0.8 dampening(float)- dampening for momentum ,暂时不了其功能,在源码中是这样用的:buf.mul_(momentum)...
optimizer = optim.SGD([model.base.parameters(), lr=0.00005, momentum=0.9) 1. 注:可理解optimezer已经保存了模型model需要使用的学习率参数。 五、优化器查看方法 查看优化器参数: optimizer.param_groups[0]: 长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps...
獲取一個optimizer的狀態(一個dict)。 zero_grad()方法用於清空梯度。 step(closure)用於進行單次更新。 Adam class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 補充:pytorch裡面的Optimizer和optimizer.step()用法 ...
params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看优化器基类:Optimizer),优化器要管理的那部分参数。 lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。 momentum(float)- 动量,通常设置为0.9,0.8 ...
1, step=0.1), 'n_units_l0': IntDistribution(high=8, log=False, low=2, step=1), 'n_units_l1': IntDistribution(high=7, log=False, low=2, step=1)}, trial_id=18, value=None) Value: 0.058233041420927334Best Trail Params: learning_rate: 0.0010084133367699304 optimizer: Ada...
构造了 参数params,可以有两种传入格式,分别对应 1. 全局参数 net.parameters() 2. 不同参数组 [{'params': other_params}, {'params': first_params, 'lr': 0.1*lr}] 和<全局> 的默认参数字典defaults ''' # 然后调用 父类Optimizer 的构造函数 ...
optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr)- model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model,- optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler- )+ optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(+ optimizer...