-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...
1.2.2 add_param_group 该方法在初始化函数中用到,主要用来向 self.param_groups添加不同分组的模型参数 def add_param_group(self, param_group): r"""Add a param group to the :class:`Optimizer` s `param_groups`. This can be useful when fine tuning a pre-trained network as frozen layers ...
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 o = optim.Adam([w1]) print(o.para...
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr):"""Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 2 epochs"""lr*= (0.1** (epoch//2))forparam_groupinoptimizer.param_groups: 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...
for param_group in self.param_groups: params = param_group['params'] #从param_group中拿出参数 for param in params: # 循环更新每一个参数的值 param.data = param.data - self.lr * random_num * param.grad 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
add_param_group()添加一组参数到优化器中。已知优化器管理很多参数,这些参数是可以分组;对于不同组的参数,有不同的超参数设置,例如在某一模型中,希望特征提取部分的权值参数的学习率小一点,学习更新慢一点,这时可以把特征提取的参数设置为一组参数,而对于后面全连接层,希望其学习率大一点,学习快一点。这时,可以...
(model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay)iftorch.cuda.is_available():model.cuda()forepochinrange(epoches):ifepochin[epoches*0.25,epoches*0.5]:forparam_groupinoptimizier.param_groups:param_group['lr']*=0.1forimg,_intrain_data:img=img.view(img.size(0),-1)img=Variable(img....
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():获取有乎其当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 2. 学习率与动量 梯度下降: 学习率:控制更新的步伐。 增加学习率之后的梯度下降公式为: 动量(Momentum):结合当前梯度与上一次更新信息,用于当前更新 ...
如果从头开始训练,主进程生成的初始化权重是以临时文件的形式保存,需要训练完后移除掉。最后还需要撤销进程组。 if rank == 0:# 删除临时缓存文件 if os.path.exists(checkpoint_path)is True:os.remove(checkpoint_path) dist.destroy_process_group() # 撤销进程...