optimizer.state_dict()、optimizer.param_groups
1、optimizer.state_dict() """ state {}param_groups [{'lr': 0.2, 'momentum': 0, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params ...
原文：PyTorch的動態學習率和optimizer.param_groups[0]
如何設置PyTorch的動態學習率 本文主要涉及內容：Optimizer LRScheduler等源碼分析。本文依舊基於PyTorch . . 。 Optimizer PyTorch提供了torch.optim.lr scheduler來幫助用戶改變學習率，下邊將從Optimizer入手，看一下這個類是如何工作的。 為什么從Optimizer入手，因為無論是Adam還是SGD，都是繼承的這個類。同 ...
2021-04-13 15:10 0 1878 推薦指數：
相關推薦
[pytorch]動態調整學習率
問題描述 在深度學習的過程中，會需要有調節學習率的需求，一種方式是直接通過手動的方式進行調節，即每次都保存一個checkpoint，但這種方式的缺點是需要盯着訓練過程，會很浪費時間。因此需要設定自動更新學習率的方法，讓模型自適應地調整學習率。 解決思路 通過epoch來動態調整 ...
pytorch 動態調整學習率 重點
深度煉丹如同燉排骨一般，需要先大火全局加熱，緊接着中火燉出營養，最后轉小火收汁。本文給出煉丹中的 “火候控制器”-- 學習率的幾種調節方法，框架基於 pytorch 1. 自定義根據 epoch 改變學習率。 這種方法在開源代碼中常見，此處引用 pytorch 官方實例中的代碼 ...
莫煩pytorch學習筆記（七）——Optimizer優化器
各種優化器的比較 莫煩的對各種優化通俗理解的視頻 ...
Pytorch框架學習---（4）優化器Optimizer
本節講述Pytorch中torch.optim優化器包，學習率、參數Momentum動量的含義，以及常用的幾類優化器。【Latex公式采用在線編碼器】 優化器概念：管理並更新模型所選中的網絡參數，使得模型輸出更加接近真實標簽。 目錄 1. ...
Pytorch:學習率調整
PyTorch學習率調整策略通過torch.optim.lr_scheduler接口實現。PyTorch提供的學習率調整策略分為三大類，分別是: 有序調整：等間隔調整(Step)，按需調整學習率(MultiStep)，指數衰減調整(Exponential)和 余弦退火 ...
pytorch optimizer小記
1.最簡單情況： optimizer = SGD(net.parameters(), lr=0.1, weight_decay=0.05, momentum=0.9) 查看一下optimizer參數具體情況：print(len(opt.param_groups)) 會發現長度 ...
PyTorch余弦學習率衰減
前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR，也就是用余弦函數進行學習率的衰減。 下面講講定義CosineAnnealingLR這個類的對象時輸入的幾個參數是什么，代碼示例就不放了。 正文 optimizer 需要進行學習率衰減的優化器變量 ...