class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad.zero_() class Optimizer(object):def __init__(self, params, defaults):self.defaults = defaultsself.state = defaultdict(dict)self.param_g...
-step():执行一步更新 -add_param_group():添加参数组,我们知道优化器管理很多参数,这些参数是可以分组的,我们对不同组的参数可以设置不同的超参数,比如模型finetune中,我们希望前面特征提取的那些层学习率小一些,而后面我们新加的层学习率大一些更新快一点,就可以用这个方法。 -state_dict():获取优化器当前状态...
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.param_grou...
lr = lr / 10 for param_group in optimizer.param_groups: param_group["lr"] = lr 该函数会在每30个周期后将学习率除以10. 第三步:写出函数保存和评估模型 def save_models(epoch): torch.save(model.state_dict(), "cifar10model_{}.model".format(epoch)) print("Chekcpoint saved") def test(...
Per the docs, the add_param_group method accepts a param_group parameter that is a dict. Example of use: import torch import torch.optim as optim w1 = torch.randn(3, 3) w1.requires_grad = True w2 = torch.randn(3, 3) w2.requires_grad = True ...
add_param_group():添加参数组 state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 pytorch特性:张量梯度不自动清零。 四、以SGD优化器为例(随机梯度下降) import torch.optim as optim optim.SGD(params, lr=<required parameter>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nester...
learning_rates=[]foriinrange(EPOCHS*STEPS_IN_EPOCH):optimizer.step()learning_rates.append(optimizer.param_groups[0]["lr"])scheduler.step()# Visualize learinig rate scheduler fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(10,5))ax.plot(range(EPOCHS*STEPS_IN_EPOCH),learning_rates,marker='o',color='bl...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预先训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
forgroupinself.param_groups:...forpingroup['params']:ifp.grad is not None:params_with_grad.append(p)d_p_list.append(p.grad)state=self.state[p]if'momentum_buffer'notinstate:momentum_buffer_list.append(None)else:momentum_buffer_list.append(state['momentum_buffer'])... 正常...
for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] *= 0.1 # 学习率为之前的0.1倍 1. 2. 3. 1.7 训练模型 在pytorch训练模型时,我们通过调用optim实例的step函数来迭代模型参数。按照小批量随机梯度下降的定义,我们在step函数中指明批量大小,从而对批量中样本梯度求平均。