optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) lossfunc = nn.MSELoss() scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR( optimizer, step_size=10, gamma=0.1) for epoch in range(epoch): for i, (x, y) in enumerate(trainLoader): optimizer.zero_grad() net.train() pred =...
3.Stochastic Gradient Descent (SGD) 梯度更新规则: 和BGD 的一次用所有数据计算梯度相比,SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新,对于很大的数据集来说,可能会有相似的样本,这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余,而 SGD 一次只进行一次更新,就没有冗余,而且比较快,并且可以新增样本。 for i in range(nb_epochs): ...
接下来,我们将设置 SGD 的参数。在 PyTorch 中,SGD 优化器的初始化相对简单: model=SimpleModel(input_dim=10,output_dim=1)# 实例化模型learning_rate=0.01# 设置学习率weight_decay=0.0001# 设置权重衰减,用于L2正则化momentum=0.9# 设置动量optimizer=optim.SGD(model.parameters(),# 使用模型的参数lr=learning...
optimizer.step() for param_tensor in model.state_dict(): print("网络的参数为:\n{}".format(model.state_dict()[param_tensor])) 打印上述代码的运行结果。 输入给SGD的参数为(lr=0.1, momentum=0,weight_decay=0,dampening=0)网络的初始输入是[-0.73],输出是[0.1186],网络的映射过程为wx+b=−0.7...
在构建Optimizer时，以SGD或者Adam为例，最简单的方法如下：model=Net()optimizer_Adam=torch.optim.Adam...
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 ...
此时,SGD 优化器已经拥有了一切所需的东西。当调用optimizer.step()时,它将遍历每个Parameter,并按照其grad属性中存储的量进行更改。设计相当干净。 现在让我们看一下训练循环: # In[13]:deftraining_loop(n_epochs, optimizer, model, loss_fn, t_u_train, t_u_val, ...
随机梯度下降(SGD) 2 标准动量优化算法(Momentum) 3 RMSProp算法 4 Adam 5 总结 正文开始 1 随机梯度下降(SGD) 算法介绍 对比批量梯度下降法,假设从一批训练样本 中随机选取一个样本 。模型参数为 ,代价函数为 ,梯度为 ,学习率为 ,则使用随机梯度下降法更新参数表达式为: ...
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...
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 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解...