optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001) 为每个参数单独设置选项 Optimizer也支持为每个参数单独设置选项。若想这么做,不要直接传入Variable的iterable,而是传入dict的iterable。每一个dict都分别定 义了一组参数,并且包含一个...
model=torch.nn.Linear(2,1)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(optimizer,base_lr=0.001,max_lr=0.1,step_size_up=5,mode="triangular")lrs=[]foriinrange(100):optimizer.step()lrs.append(optimizer.param_groups[0]["lr"])# print("Fac...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr =0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr =0.0001) 为每个参数单独设置选项(不同层不同参数) Optimizer也支持为每个参数单独设置选项。若想这么做,不要直接传入Variable的iterable,而是传入dict的iterable。每一个dict都分别定 义了一组参数...
optimizer_2 = torch.optim.SGD(# 参数组 1:模型的第1个线性层。特别设置参数 lr[{'params': model.layer1_linear.parameters(),'lr':0.5},# 参数组 2:模型的的第2个线性层。未设置参数,由全局参数决定{'params': model.layer2_linear.parameters()}],# 在 list 外的,为全局参数lr = LEARNING_RATE...
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 这意味着model.base的参数将会使用1e-2的学习率,model.classifier的参数将会使用1e-3的学习率,并且0.9的momentum将会被用于所 有的参数。
This is useful when you only want to vary a single option, while keeping all others consistent between parameter groups. For example, this is very useful when one wants to specify per-layer learning rates: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 optim.SGD([ {'params': model....
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1. 2. 3. 4. 这意味着model.base的参数将会使用1e-2的学习率,model.classifier的参数将会使用1e-3的学习率,并且0.9的momentum将会被用于所 有的参数。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 1. 2. 预参数选项 Optimizers also support specifying per-parameter options. To do this, instead of passing an iterable ofVariables, pass in an iterable ofdicts. Each of them...
defadjust_learning_rate(optimizer, decay_rate=0.9):forparainoptimizer.param_groups: para['lr'] = para['lr']*decay_rate AI代码助手复制代码 重写torch.optim,加上L1正则 查看torch.optim.SGD等Optimizer的源码,发现没有L1正则的选项,而L1正则更容易得到稀疏解。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001) 为每个参数单独设置选项 Optimizer也支持为每个参数单独设置选项。若想这么做,不要直接传入Variable的iterable,而是传入dict的iterable。每一个dict都分别定 ...