但是注意需要在optimizer中添加上这样的一句话filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()。 optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight
Optimizer 是所有优化器的父类,它主要有如下公共方法: add_param_group(param_group): 添加模型可学习参数组 step(closure): 进行一次参数更新 zero_grad(): 清空上次迭代记录的梯度信息 state_dict(): 返回 dict 结构的参数状态 load_state_dict(state_dict): 加载 dict 结构的参数状态 ...
在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯度,再调用loss.backward()反向传播,最后调用optimizer.step()更新模型参数 简单使用示例如下所示: import torch import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #ignore warnings x = torch.linspace(-np.pi, np.pi, 2000) y = torch.sin(...
optimizer = torch.optim.Adam(model.classifier.parameters(), lr=0.00001) 首先,对原模型中的参数进行遍历操作,将参数中的parma.requires_grad全部设置为False,这样对应的参数将不计算梯度,当然也不会进行梯度更新了,这就是之前说到的冻结操作;然后,定义新的全连接层结构并重新赋值给model.classifier。在完成了新的...
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (x, y) in enumerate(train_loader): x, y = (device), (device) optimizer.zero_grad() output = model(x) loss = F.nll_loss(output, y)
在内部,Autograd 将这个图表征为 Function 对象的图,并且可以应用 apply() 计算评估图的结果。在计算前向传播中,当 Autograd 在执行请求的计算时,它还会同时构建一个表征梯度计算的图,且每个 Variable 的 .grad_fn 属性就是这个图的输入单元。在前向传播完成后,我们可以在后向传播中根据这个动态图来计算梯度。
classExampleModule(nn.Module): @auto_fp16() defforward(self, x, y): returnx, y # 2 如果开启 AMP,则需要加入开启标志 model.fp16_enabled =True # 3 配置 Fp16OptimizerHook optimizer_config = Fp16OptimizerHook( **cfg.optimizer...
w.requires_grad_(requires_grad =True) b.requires_grad_(requires_grad =True) 定义模型 deflinreg(X,w,b):returntorch.mm(X,w)+b 定义损失函数 defsquare_loss(y_hat,y):return(y_hat-y.view(y_hat.size()))**2/2 定义优化函数 defsgd(params,lr,batch_size):forparaminparams: ...
format(name)) pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=1E-4) # Scheduler https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / args.epochs)) / 2) * (1 - ...
(10):optimizer.zero_grad()output=model(data)loss=output.sum()loss.backward()optimizer.step()memory=max_memory_allocated()print(f'step memory allocate: {memory / 1e9:.3f}G')deftest_fp16():torch.cuda.init()model=Layer().cuda()optimizer=SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9)data=...