1torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR 将每个参数组的学习率设置为初始 lr 乘以给定函数。 主要参数: optimizer :optimizer lr_lambda :改变学习率的函数. last_epoch (int): 当 last_epoch=-1 时,设置初始 lr 为 lr。. 2torch.optim.lr_scheduler.StepLR 将每个参数组的学习率设置为每 step_size epochs 由...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source] 实现Adam算法。 它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-3) b...
class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 参数: params(iterable):需要优化的网络参数,传进来的网络参数必须是Iterable(官网对这个参数用法讲的不太清楚,下面有例子清楚的说明param具体用法)。 如果优化一个网络,网络的每一层看做一个paramet...
# Optimizer # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-5) optimizer=optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #Fitting the model. model=train_with_grad_checkpointing(model, loss_func, optimizer, train_dataloader,val_dataloader,num_epochs) 1. 2...
为了了解lr_scheduler,我们先以Adam()为例了解一下优化器(所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类): 语法: 代码语言:javascript 复制 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) ...
一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。 主要参数:weight:每个类别的loss设置权值size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input ...
可插入的位置为[-5, 5)。 0为第一个位置,-1为最后一个数的后面,和4相同,5会报错 a.unsqueeze(4) 实例 将b的维度扩展到f相同维度 squeeze b.squeeze():能压缩的都压缩(压缩为1的通道) b.squeeze(0)压缩第0个通道 Expand/repeat 区别: repeat会复制里面的内容,expand只是简单的扩展 ...
weight_decay 对于每个参数加上一个 L2 正则,假设原始的目标函数为 loss ,假设设置 \rm weight\_decay=\lambda ,假设只有两个变量 x,y ,那么目标函数为: f(x,y) = loss + \lambda x^2 + \lambda y^2\\ 此时求梯度有 \partial f/\partial x = \partial loss/\partial x + \color{red}{2\lamb...
传统意义上的正则化通常分为 L0 、L1 、L2 、L∞ 等。PyTorch 是如何实现正则化的呢?这里以实现 L2 为例。神经网络的 L2 正则化称为 Weight Decay 权重衰减,torch.optim 集成了很多优化器,如 SGD 、Adadelta 、Adam 、AdaGrad 、RMSprop 等,这些优化器自带参数 weight_decay ,用于指定权值衰减率,相当于 L2...