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 ...
classtorch.optim.Optimizer(params, defaults) [source] Base class for all optimizers. 参数: params (iterable) ——Variable或者dict的iterable。指定了什么参数应当被优化。 defaults —— (dict):包含了优化选项默认值的字典(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) [sou...
optimizer.step(closure) 算法 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...
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。 param_groups - 一个包含了全部参数组的dict。
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) epoch = checkpoint['epoch'] loss = checkpoint['loss'] model.train()# model.eval() # 恢复断点之后直接推理也是可以的 同一个文件中保存多个模型 # 其实本质上跟checkpoint的使用是一样的torch.save({'modelA_state_dict': modelA.state_...
optimizer.load_state_dict(checkpoint['opt']) # 加载优化器权重 epsilon = checkpoint['eps'] # 取出epsilon值 total_step= checkpoint['tsp'] # 取出total_step值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 三、torch.optim.Adam 1.optim.Adam()参数说明
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) # 加载优化器参数 start_epoch = checkpoint['epoch'] # 设置开始的epoch 1. 2. 3. 4. 5. 6. 指出这里的是否继续训练,及训练的checkpoint的文件位置等可以通过argparse从命令行直接读取,也可以通过log文件直接加载,也可以自己在代码中进行修改。
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。
# 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_scheduler = MultiStepLR(...
3. torch.nn.Module.load_state_dict()方法：主要用于加载模型参数，将state_dict中的参数和缓冲值复制到模块及其子节点中。state_dict是模型参数和状态的字典，便于管理和模块化。推荐保存/加载方式是仅保存state_dict，因为这样方便模型的推理过程。在保存时，确保模型处于评估模式（model.eval()）以...