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...
-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...
输出结果: (4)add_param_groups:增加组参数 代码: # --- add_param_group ---print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups))w2 = torch.randn((3, 3), requires_grad=True)optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 0.0001})print("optimizer.param_groups is\n{...
defadjust_learning_rate(optimizer,epoch,start_lr):"""Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""lr=start_lr*(0.1**(epoch//3))forparam_groupinoptimizer.param_groups:param_group['lr']=lr 注释:在调用此函数时需要输入所用已经初始化完毕的optimizer以及对应的epoch...
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 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(): ...
param_groups optimizer的方法 zero_grad() step() add_param_group() state_dict()、load_state_dict() 优化一个网络 同时优化多个网络 当成一个网络优化 当成多个网络优化 只优化网络的某些指定的层 调整学习率 个人学习总结,持续更新中…… 参考文献 ...
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,可以访问每个参数组的属性,例如lr表示学习率。 请...
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)) ...
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() # 撤销进程组,释放资源 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可...