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 ———
-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: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...
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,它是用来管理参数组的,...
print([group.keys() for group in optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])] 1. 2. 3. 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,添加上后边的参数,我们直接看疗效: ...
class Optimizer(object):def state_dict(self):return {'state': packed_state, 'param_groups': param_groups,}def load_state_dict(self, state_dict): pytorch特性:张量梯度不自动清零 下面我们学习一下优化器具体使用方法: (1)构建可学习参数和学习率 ...
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...
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)) ...
param_groups=[{'params':param_groups}] 基本属性: (1)defaults:优化器超参数; (2)state:参数的缓存,如momentum的缓存; (3)param_groups:管理的参数组; (4)_step_count:记录更新次数,学习率调整中使用; 基本属性: (1)defaults:优化器超参数;用来存储学习率、momentum的值等等; ...
if rank == 0:print("[epoch {}] accuracy: {}".format(epoch, round(acc, 3)))tags = ["loss", "accuracy", "learning_rate"]tb_writer.add_scalar(tags[0], mean_loss, epoch)tb_writer.add_scalar(tags[1], acc, epoch)tb_writer.add_scalar...