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.add_param_group({"params": [w2,w3], 'lr': 0.0001}) # optimizer.add_param_group({"params": w3, 'lr': 0.0001}) # 创建加载状态名 state_dict = torch.load("optimizer_state_dict.pkl") print("state_dict before load state:\n", optimizer.state_dict()) # 利用load_state_dict...
optimizer = torch.optim.Adam(Alexnet.parameters(), lr=0.001) print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 如果是第二种定义的方法:因为传入的本身就是dict的形式,所以会继续对他进行加工,添加上后边的...
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(): model.eval()...
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 ...
param_group['lr'] = lr optimizer通过param_group来管理参数组。param_group中保存了参数组及其对应的学习率,动量等等 使用: model = AlexNet(num_classes=2) optimizer= optim.SGD(params= model.parameters(), lr=10) plt.figure() x= list(range(10)) ...
param_group[‘lr’] = lr 函数接收变量epoch,默认为None,当为None时,epoch = self.last_epoch + 1。从这里知道,last_epoch是用以记录epoch的。上面有提到last_epoch的初始值是-1,因此,第一个epoch的值为 -1+1 =0。接着最重要的一步就是获取学习率,并更新。 由于pytorch是基于参数组的管理方式,这里需要...
-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信息字典 -load_state_...
•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,将其设置为一组参数;而在后面的全连接层,我们希望其学习率大一些,更新的快一些,这些设置为一组参数。
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...