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。
为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable。然后,你可以设置optimizer的参 数选项,比如学习率,权重衰减,等等。 例子: 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...
注意,只有具有可学习参数的层(卷积层、线性层等)才有state_dict中的条目。优化器(optim)也有一个state_dict,其中包含关于优化器状态以及所使用的超参数的信息。 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) optimizer.state_dict() 1. 2. 输出: {'param_groups': [{'dampening'...
load_state_dict(state_dict): 加载 dict 结构的参数状态 1.2.1 初始化 Optimizer 初始化优化器只需要将模型的可学习参数(params)和超参数(defaults)分别传入优化器的构造函数,下面是Optimizer的初始化函数核心代码: classOptimizer(object):def__init__(self,params,defaults):# 字典类型,子类传入,用于表示全部参...
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.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 ...
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。 step(closure) [source] 进行单次优化 (参数更新). ...
fromtorch.distributed.optim import ZeroRedundancyOptimizerifargs.enable_zero_optim:print('=> using ZeroRedundancyOptimizer')optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(model.parameters(),optimizer_class=torch.optim.SGD,lr=args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay=args.weight_decay)else:...
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_...
4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理...