add_param_group():添加参数组,主要代码如下: def add_param_group(self, param_group): params = param_group['params'] if isinstance(params, torch.Tensor): param_group['params'] = [params] ... self.param_groups.append(param_group) state_dict():获取优化器当前状态信息字典 load_state_dict()...
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...
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 ...
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...
add_param_group(param_group):为optimizer的param_groups增加一个参数组。这在微调预先训练的网络时非常有用,因为冻结层可以训练并随着训练的进行添加到优化器中。 load_state_dict(state_dict):加载optimizer state。参数必须是optimizer.state_dict()返回的对象。
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...
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 ...
•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...
forgroupinself.param_groups:...forpingroup['params']:ifp.grad is not None:params_with_grad.append(p)d_p_list.append(p.grad)state=self.state[p]if'momentum_buffer'notinstate:momentum_buffer_list.append(None)else:momentum_buffer_list.append(state['momentum_buffer'])... 正常...