一、简化前馈网络LeNet 1 2 ...
一 简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet t.nn.Module : def init self : super LeNet, self . init self.features t.nn.Sequential t.nn.Conv d , , , t.nn.ReLU , t.nn.MaxPool d , , t.nn.Conv d , , , t.nn ...
2018-03-03 15:02 0 6966 推荐指数:
一、简化前馈网络LeNet 1 2 ...
内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params ...
torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化器 ...
torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建 ...
1.参数 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...
torch.optim.SGD返回一个优化器类。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示学习率,paramater表示参数。 sgd.zero_grad()清除各点的梯度 sgd.step()进行一次优化 ...
看pytorch中文文档摘抄的笔记。 class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现 ...
随机梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code: 权重衰减 $\theta_{ ...