scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1) print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad', 'i
-state:参数的缓存,如momentum的缓存(使用前几次梯度进行平均) -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...
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]:表示优化器的状态的一个字典 ———
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...
在PyTorch中,可以通过访问优化器对象的param_groups属性来查看Adam优化器的自适应学习率。param_groups是一个包含了优化器中所有参数组的列表,每个参数组都包含了一组参数和对应的学习率。 以下是一个示例代码,展示了如何查看Adam优化器的自适应学习率: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.optim as optim...
param_groups[0]['lr'] = learning_rate print(f"Learning rate updated: {learning_rate}") 在这个例子中,我们每5个epoch就降低一次学习率。当然,你可以根据自己的需要来定义更复杂的学习率调整策略。比如,你可以选择在Loss停止下降一段时间后降低学习率,或者根据验证集的Loss来调整训练集的学习率等。 三、...
param_groups 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...
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...
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)) ...
ifepoch %10 ==0:print('epoch:',epoch)print('learning rate:',optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']) lr的变化过程如下: epoch:10learningrate: 0.1epoch:20learningrate: 0.010000000000000002epoch:30learningrate: 0.0010000000000000002epoch:40learni...