举例(nesterov为False) def test_sgd(): #定义一个可学习参数w,初值是100 w = torch.tensor(data=[100], dtype=torch.float32, requires_grad=True) #定义SGD优化器,nesterov=False,其余参数都有效 optimizer = torch.optim.SGD(params=[w], lr=0.1, momentum=0.9, dampening=0.5, weight_decay=0.01, ne...
点击步入,进入sgd.py的SGD类: SGD类是继承于optimizer的,所以我们将代码运行到父类初始化的这一行,点击步入,看看是如何初始化的: 这里就是optimizer的__init__初始化部分了,可以看看上面介绍的那几个属性和它们的初始化方法,当然这里有个最重要的就是参数组的添加,我们看看怎么添加: 这里重点说一下这个,我们还...
pytorch用一个优化器提供了SGD、SGD with m和NAG的算法的实现,由于全量和单样本梯度下降几乎不会用到,所以pytorch并不提供相关算法,而且这两种也可以通过改变batch_size的大小来实现。 optimizer = optim.SGD(params, lr=required, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 1. lr:学习率 mome...
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策略 pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=0.005)...
SGD方法继承父类optimizer。主要实现__init__方法和step方法。step方法就是one optimization step, 实现模型参数的更新。 class SGD(Optimizer): def __init__(self, params, lr=1e-3, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False, *, maximize:bool= False, foreach: Optional[bool] = None...
optim.SGD(params,lr=, momentum=0,dampening=0, weight_decay=0,nesterov=False) 主要参数:params:管理的参数组 lr:初始学习率 momentum:动量系数,beta weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG 解释 (1)params(optimizer属性param_groups):管理的参数组参数组是1个list,其中的每1个元素是dict,dict中又...
optim.SGD(params,lr=, momentum=0,dampening=0, weight_decay=0,nesterov=False) (2)last_epoch:记录epoch数。整个学习率调整是以epoch为周期,不要以iteration。(3)base_lrs:记录初始学习率。 LRScheduler的_init_函数 class_LRScheduler(object) def_init_(self,optimizer.last_epoch=-1): 只接受2个参数...
weight_decay：权重衰减，用来防止模型过拟合，即通过对权重的L2正则化来约束模型的复杂度。nesterov：是否...
1.2 optimizer的属性 defaults:优化器的超参数(存储一些学习率,momentum的值,weight_decay等) 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) ...
在pytorch 里可以设置 weight decay。torch.optim.Optimizer里, SGD、ASGD 、Adam、RMSprop 等都有weight_decay参数设置: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 参考: Deep learning basic-weight decay 关于量化训练的一个小tip: weight-decay ...