optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 查看Adam的自适应学习率 for param_group in optimizer.param_groups: print("学习率:", param_group['lr']) 在上述代码中,optimizer.param_groups返回一个包含了单个参数组的列表。通过遍历这个列表,可以
optimizer.param_groups:是长度为2的list,其中的元素是2个字典; optimizer.param_groups[0]:长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps’]这6个参数; optimizer.param_groups[1]:好像是表示优化器的状态的一个字典; import torch import torch.optim as opt...
step():执行一步更新操作 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...
print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups)) //想再添加一组参数,设置这组参数学习率lr=1e-04 //首先设置好要添加的这一组参数 w2 w2 = torch.randn((3, 3), requires_grad=True) //构建字典,key中 params中放置参数 w2 ,利用方法 add_param_group把这一组参数加进来 o...
-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。
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。
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...
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,包括 state 、momentum_buffer 和 param_groups。主要用于模型的断点续训练。我们可以在每隔 50 个 epoch 就保存模型的 state_dict 到硬盘,在意外终止训练时,可以继续加载上次保存的状态,继续训练 ...
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(): ...
add_param_group():往优化器中添加参数组 优化器需要管理很多的参数,pytorch中可以对不同的参数进行分组。参数分组后可以对每组的参数设置不同的超参数,比如对模型的不同参数设置不同的学习率。param_groups是一个list,每个元素中存储的是一组参数。这个函数接收的参数是param_group,是一个字典。