if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)
时间: 2024-04-07 21:28:01 浏览: 31
这段代码是用于选择优化器的,根据 `args.optim` 的不同值,选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW,以及带有 LARS(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中,Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器,LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法,它针对每一层的学习率做出不同的调整,以加速训练过程并提高模型性能。在代码中,`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。
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assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)
这段代码用于选择并配置优化器(optimizer)来优化模型的参数。
首先,使用`assert`语句来确保`args.solver`的值是`'adam'`或`'sgd'`,如果不是,程序会抛出一个AssertionError。
接下来,根据`args.solver`的值选择相应的优化器,并打印出所选择的优化器。代码块中的if-elif条件语句用于根据`solver`的值来选择优化器,分别是Adam和SGD。
然后,根据模型的参数进行分组,并为每个参数组设置权重衰减(weight_decay)。这里使用了`model.module.bias_parameters()`和`model.module.weight_parameters()`来获取模型中的偏置参数和权重参数。
最后,根据选择的优化器和参数组,创建一个优化器对象,并传入学习率(args.lr),以及其他特定于优化器的参数(如Adam的betas或SGD的momentum)。
通过这段代码,可以根据命令行参数(args)选择并配置不同的优化器来训练模型。
修改optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer = 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)存在的问题
这段代码存在一个语法错误。在条件语句中,应该使用双等号(==)进行相等性比较,而不是单等号(=)进行赋值操作。正确的代码应该是:
```python
optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer == 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
```
这样就能正确地根据args.optimizer的值选择使用SGD优化器或是Adam优化器。
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