首页optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=4.0) model.parameters()在model中我并没有找到parameters()函数?

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=4.0) model.parameters()在model中我并没有找到parameters()函数?

时间: 2024-04-27 21:23:18 浏览: 113

优化模型程序代码

数学建模优化模型代码

`model.parameters()`是PyTorch中内置的一个函数，它会返回一个包含模型参数（权重和偏置）的迭代器。这个函数并不是所有模型都具备的，而是需要模型继承`nn.Module`类后才能使用。如果你的模型是基于`nn.Module`的，那么你可以直接使用`model.parameters()`来获取模型中的参数。

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PyTorch的Optimizer训练工具的实现

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum,

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

请解释这段代码：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1)

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum, weight_decay=args.weight_decy)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 0.001)

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1)，正常情况下，lr多少合适

optimizer = torch.optim.SGD(model_mmtv5.parameters(), lr = learning_rate, momentum = 0.2)

optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

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)这两个优化器是什么含义？怎么起作用？

解释一下optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.0001, weight_decay=1e-3, momentum=0.8) 中学习率会自己下降吗还是需要编写一个学习率下降的函数

optimizer=torch.optim.SGD(params,lr=0.005,momentum=0.9,weight_decay=0.00005)

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=config.learning_rate) 除了AdamW还有什么优化器

optimizer = torch.optim.SGD是干什么的

Loss()opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.0001

解释trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)

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