SGD中,在初始化的时候,它就是个空的字典,而在第1次迭代后(为什么是第1次迭代后?因为有了历史梯度信息),state中包含了8个k-v对,k和v分别是该网络的8个parameter及其对应的历史梯度。 3,param_groups 如果你没有显式的把model的parameters按组进行划分的话,那么默认所有的参数都会存放在Optimizer为你自动生成的...
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 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作...
首先,defaults这个属性,这是存储的优化器中的超参数,比如学习率,momentum的值等等。然后state这个属性存储的是一些参数的缓存,比如使用动量momentum的时候,他会使用到前几次的梯度值,前几次梯度的值就是存储在state这个属性当中。最后,第三个属性就是pytorch优化器最重要的属性——param_groups,它是用来管理参数组的,...
File "D:\Anaconda\envs\gpu-env\lib\site-packages\torch\optim\optimizer.py", line 44, in __init__ param_groups = list(params) TypeError: 'method' object is not iterable 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 原代码: net = Net() # # # lr: 学习率 optimizer = optim.SGD...
param_groups: 管理的参数组,这是个列表,每一个元素是一个字典,在字典中有 key,key 里面的值才是我们真正的参数(「这个很重要,进行参数管理」) _step_count: 记录更新次数,学习率调整中使用,比如迭代 100 次之后更新学习率的时候,就得记录这里的 100 ...
优化器的作用是管理并更新参数组,请构建一个SGD优化器,通过add_param_group方法添加三组参数,三组参数的学习率分别为 0.01, 0.02, 0.03, momentum分别为0.9, 0.8, 0.7,构建好之后,并打印优化器中的param_groups属性中的每一个元素的key和value(提示:param_groups是list,其每一个元素是一个字典) ...
param_groups=[{'params':param_groups}] 基本属性: (1)defaults:优化器超参数; (2)state:参数的缓存,如momentum的缓存; (3)param_groups:管理的参数组; (4)_step_count:记录更新次数,学习率调整中使用; 基本属性: (1)defaults:优化器超参数;用来存储学习率、momentum的值等等; ...
param_groups: 管理的参数组,这是个列表,每一个元素是一个字典,在字典中有 key,key 里面的值才是我们真正的参数(「这个很重要,进行参数管理」) _step_count: 记录更新次数,学习率调整中使用,比如迭代 100 次之后更新学习率的时候,就得记录这里的 100 ...
for groupin self.optimizer.param_groups] 这个会在设置的步长的整倍数的时候将lr*gamma。 而ExponentialLR则会在每轮结束的时候都进行乘gamma的操作,这个减小也真的是指数倍的。 1 2 3 4 5 defget_lr(self): if self.last_epoch ==0: return self.base_lrs ...
class Optimizer(object):def __init__(self, params, defaults):self.defaults = defaultsself.state = defaultdict(dict)self.param_groups = [] •add_param_group():添加参数组,不同的组有不同的超参数。 例如:fine_tune中,我们对模型前面这些特征提取部分的权重参数,希望学习率小一些,更新的慢一些,将...