optimizer = create_optimizer(args, model)6. 多GPU设置: # setup automatic mixed-precision (AMP) loss scaling and op casting amp_autocast = suppress # do nothing loss_scaler = None if use_amp == 'apex': model, optimizer = amp.initialize...
timm 中 create_optimizer_v2 函数. import torchmodel = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(2, 1),torch.nn.Flatten(0, 1))optimizer = timm.optim.create_optimizer_v2(model, opt='sgd', lr=0.01, momentum=0.8)print(optimizer, type(optimizer))'''SGD (Parameter Group 0dampening: 0lr: 0.01mom...
create_dataset函数返回的是ImageDataset类，其关键在于self.parser[index]的实现。创建数据集后，使用create_loader函数构建数据加载器。然后，通过create_model函数创建模型，此函数通过注册模型信息并在需要时调用实现。优化器和调度器的构建分别由create_optimizer_v2和create_scheduler函数负责。最后，训练引擎...
loader_train = create_loader(dataset_train, input_size=(3,224,224),batch_size=args.batch_size,use_prefetcher=args.prefetcher) 定义loss函数和optimzer criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.head.parameters(),args.learning_rate) 优化器传入ViT head的...
from timm.scheduler import create_scheduler from timm.optim import create_optimizer def configure_optimizers(self): optimizer = create_optimizer(self.args, self) scheduler, _ = create_scheduler(self.args, optimizer) return { 'optimizer': optimizer, 'lr_scheduler': scheduler, } ...
Included optimizers available via create_optimizer / create_optimizer_v2 factory methods: adabelief an implementation of AdaBelief adapted from https://github.com/juntang-zhuang/Adabelief-Optimizer - https://arxiv.org/abs/2010.07468 adafactor adapted from FAIRSeq impl - https://arxiv.org/abs/1804.042...
model = timm.create_model('pspnet_resnet50', pretrained=True) 模型微调和迁移学习:Timm库提供了方便的函数和工具,使你能够轻松地微调和迁移学习预训练模型。你可以使用Timm库中的模型作为基础模型,并在自己的数据集上进行微调。 使用预训练的ResNet模型进行微调: ...
Optimizer: 训练trick 禁止任何形式的转载!! 什么是timm库? PyTorchImageModels (timm)是一个图像模型(models)、层(layers)、实用程序(utilities)、优化器(optimizers)、调度器(schedulers)、数据加载/增强(data-loaders / augmentations)和参考训练/验证脚本(reference training / validation scripts)的集合,目的是将各...
optimizer.step() #评估模型在验证集上的表现 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: outputs = model(inputs) #计算准确率、损失等指标 model.train() ``` 5.其他工具函数 除了常用的模型外,timm库还包含了许多实用的工具函数,例如: -数据增强函数:timm.data.transforms...
optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+=loss.item()ifi%100==99:print('[%d, %5d] loss: %.3f'%(epoch+1,i+1,running_loss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.