weight_decay :权重衰减(L2 惩罚)(默认值:0) amsgrad : 是否使用论文 On the Convergence of Adam and Beyond (默认值: False) 中该算法的 AMSGrad 变体 5torch.optim.SparseAdam 没用过,有空研究。 官方介绍:实现适用于稀疏张量的 Adam 算法的惰性版本。在这个变体中,只有出现在梯度中的时刻才会被更新,并且...
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 0) step(closure) [source] 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) – 一个重新评价模型并返回loss的闭包,对于大多数参数来说是可选的。 class torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0)[source] 实现Ada...
接着,可以设置一些超参数,比如学习率、动量、权重衰减等,这些超参数可以在创建优化器对象时进行设置,也可以在训练过程中动态调整,如下所示: optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 使用Adam优化算法,学习率为0.001,权重衰减为0.0001 复制代码 最后,在训练模型的循环中使用这...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)参数:params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dictlr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-3)betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数(默认...
在训练的py文件中,我们一般是按照加载数据—>加载网络—>设置网络参数—>加载损失函数/优化器—>开始训练 from torch.optim import Adam model = MyModel(in_dim = 3, out_dim = 2) optimizer = Adam(params=model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001, ...
为了添加L2正则化,我们可以在优化器中设置weight_decay参数: python model = SimpleModel() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-5) 或者,我们可以手动计算正则化项并将其添加到总损失中: python l2_lambda = 1e-5 l2_reg = sum(p.pow(2).sum() for p in...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(): model.train() optimizer.zero_grad() # Clear gradients. out = model(data.x, data.edge_index) # Perform a single forward pass. ...
opt_Adam = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9,0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) 参数:params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dictlr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-3)betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系...
optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) 梯度裁剪(gradient clipping)torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters, max_norm=20) 得到当前学习率# If there is one global learning rate (which is the common case). ...
torch.optim.SGD 参数 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.SGD.html?highlight=sgd#torch.optim.SGD、 其中weight_decay 参数作用是在SGD中增加的l2的惩罚项 ... html 技术 转载 mob60475700baf7 2021-08-31 21:18:00 803阅读 ...