Optimizer 是所有优化器的父类,它主要有如下公共方法: add_param_group(param_group): 添加模型可学习参数组 step(closure): 进行一次参数更新 zero_grad(): 清空上次迭代记录的梯度信息 state_dict(): 返回 dict 结构的参数状态 load_state_dict(state_dict): 加载 dict 结构的参数状态 ...
只有具有可更新参数的层才会被保存在模型的 state_dict 数据结构中。 示例: module.state_dict().keys() # ['bias', 'weight'] torch.optim.Optimizer.state_dict torch.optim.Optimizer.state_dict() 返回一个包含优化器状态信息的字典。包含两个 key: state:字典,保存当前优化器的状态信息。不同优化器内容...
classtorch.optim.Optimizer(params, defaults) 所有优化的基类. 参数: params (iterable) —— 可迭代的Variable或者dict。指定应优化哪些变量。 defaults-(dict):包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值)。 load_state_dict(state_dict) 加载optimizer状态 参数: state_dict (dict...
optimizerA = MyOptimizer() optimizerB = MyOptimizer() checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) optimizerA.load_state_dict(checkpoint['optimizerA_state_dict']) optimizerB.load_state_dict(ch...
torch.optim.Optimizer.state_dict() 返回一个包含优化器状态信息的字典。包含两个 key: state:字典,保存当前优化器的状态信息。不同优化器内容不同。 param_groups:字典,包含所有参数组(eg:超参数)。 示例: from__future__importprint_function, division ...
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict() }, path) checkpoint = torch.load(path) model2 = LeNet5(n_classes=10).to('cpu') # 实例化一个LeNet5网络对象 model2.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) optimizer2 = torch.optim.SGD(params=model2.parameters(), lr=0.1) ...
torch.optim.Optimizer.state_dict() 返回一个包含优化器状态信息的字典。包含两个 key: state:字典,保存当前优化器的状态信息。不同优化器内容不同。 param_groups:字典,包含所有参数组(eg:超参数)。 栗子: from __future__ import print_function, division ...
6.4 载入模型state_dict# Torch Code: optimizer.load_state_dict(sd) # PaddlePaddle Code: optimizer.set_state_dict(sd) 7. 优化器 Optimizer7.1 MultiStepLR() -> optimizer.lr.MultiStepDecay()#yaml # multi_step_lr: # milestones: [200, 400, 600, 800] # gamma: 0.5 # Torch Code: lr_...
load_state_dict(state_dict) [source] 加载optimizer状态 参数: state_dict (dict) —— optimizer的状态。应当是一个调用state_dict()所返回的对象。 state_dict() [source] 以dict返回optimizer的状态。 它包含两项。 state – 一个保存了当前优化状态的dict。optimizer的类别不同,state的内容也会不同。
当你想恢复某一阶段的训练(或者进行测试)时,那么就可以读取之前保存的网络模型参数等。 checkpoint = torch.load(dir) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1...