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)opfun
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 =...
在用Pytorch训练模型的过程中,目前有8种优化器,它们分别是: SGD、SGD + Momentum、Nesterov、Adagrad、RMSProp、Adam、AdamW、LBFGS这几种方法。需要强调的是,虽然说是8种方法,但是实际上都是梯度下降方法的一些局部改进。 由于都已经封装好了,所以在Pytorch里面是可以直接调用。我这里就写一段Pytorch的代码,用8种优...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
1.优化器算法简述 首先来看一下梯度下降最常见的三种变形 BGD,SGD,MBGD,这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯度,这样的话自然就涉及到一个 trade-off,即参数更新的准确率和运行时间。 2.Batch Gradient Descent (BGD) 梯度更新规则:
相关源码在github仓库github-pytorch项目里的pytorch- torch- optim- sgd.py。 SGD即stochastic gradient decline。随机梯度优化算法。 torch.optim.SGD SGD方法继承父类optimizer。主要实现__init__方法和step方法。step方法就是one optimization step, 实现模型参数的更新。
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_name ="PyTorch Adam"result = pytorch_optimize(x0, model, input_tensor, target, maxiter, loss_tracker, optimizer_name)print(f'Adam优化器最终损失:{result[1]}') 运行此代码后,我们得到以下结果: Adam优化器最终损...
optimizer = optim.SGD([model.base.parameters(),lr=0.00005, momentum=0.9) 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’]这...
二、SGD优化器源码解析 SGD(随机梯度下降)是深度学习中最常见的优化方法之一。PyTorch通过torch.optim.SGD类实现了SGD优化器,提供了灵活的配置选项,如学习率、动量、权重衰减等。 初始化方法 SGD优化器的初始化方法如下: optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) 其中,...