# 优化函数Adam,lr代表学习率, # optimizer = optim.Adam([ # {'params': model.conv1.parameters()}, # {'params': model.conv2.parameters()}, # {'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1} # ], lr=args.lr) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
时间: 2023-06-20 18:03:35 浏览: 52
这段代码是使用 PyTorch 中的 Adam 优化器来优化模型的参数。Adam 优化器是一种自适应学习率优化算法,可以根据参数的梯度自适应地调整学习率。lr 参数指定了初始学习率,optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) 表示对所有模型参数应用同一个学习率。而对于一些特殊的参数,如 model.conv3.parameters(),可以通过将其单独列出来,并使用字典的形式来指定不同的学习率或其他优化参数,例如:{'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1}。
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pretrain_model = resnet34(pretrained=False) # 94.6% num_ftrs = pretrain_model.fc.in_features # 获取全连接层的输入。新加进去的层,训练单独训练最后一层 pretrain_model.fc = nn.AdaptiveAvgPool2d(4) # 全连接层改为不同的输出,自己需要的输出 print(pretrain_model) pretrained_dict = torch.load('./resnet34_pretrain.pth') pretrained_dict.pop('fc.weight') pretrained_dict.pop('fc.bias') print(pretrained_dict) model_dict = pretrain_model.state_dict() print(model_dict) pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) print(model_dict) pretrain_model.load_state_dict(model_dict) print(pretrain_model) for name, value in pretrain_model.named_parameters(): if (name != 'fc.weight') and (name != 'fc.bias'): value.requires_grad = False params_conv = filter(lambda p: p.requires_grad, pretrain_model.parameters()) # 要更新的参数在parms_conv当中 model = pretrain_model.to(device) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(params_conv, lr=1e-3) # 初始学习率 为什么会出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误
出现"ValueError: optimizer got an empty parameter list"错误通常是因为没有可训练的参数传递给了优化器。在你的代码中,这个错误可能是由以下原因导致的:
1. 检查`params_conv`变量是否包含可训练的参数。`params_conv`应该是一个包含需要更新的参数的列表或迭代器。确保在`pretrain_model.parameters()`中有可训练的参数。
2. 确保网络模型中的参数名称与预训练模型中加载的参数名称相匹配。通过打印`pretrain_model.named_parameters()`可以查看模型中的参数名称。确保预训练模型中的参数与模型中的参数名称一致。
3. 确保预训练模型中已经移除了全连接层的权重和偏置项。你在代码中使用了`pretrained_dict.pop('fc.weight')`和`pretrained_dict.pop('fc.bias')`来移除全连接层的权重和偏置项,确认这部分代码正确执行,并且移除了正确的键。
如果以上步骤都没有问题,那么可能是其他地方导致的错误。如果你能提供完整的错误信息和相关代码,我可以更详细地帮助你解决问题。
# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能,损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来,存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')
这段代码实现了一个自编码器的训练,具体可以分为以下几个步骤:
1.创建一个名为 AutoEncoder 的类,该类继承自 nn.Module,其中定义了编码器和解码器部分的网络结构。
2.定义损失函数为均方误差(MSE)损失。
3.定义优化器为 Adam 优化器,学习率为 learning_rate,L2 正则化系数为 1e-5。
4.定义一个空列表 Train_Loss,用于存储每个 epoch 的训练损失。
5.开始进行训练,循环 num_epochs 次。
6.将模型设为训练模式,即 model.train()。
7.从数据加载器 dataloader 中加载一个批次的图像数据 img。
8.将图像数据 img 转为 PyTorch 变量并放到 GPU 上。
9.将图像输入自编码器模型,得到输出 output。
10.计算输出 output 和原始图像 img 之间的 MSE 损失,并将梯度清零。
11.反向传播计算梯度并更新模型参数。
12.将本次训练的损失 loss 存储到 Train_Loss 列表中。
13.每个 epoch 完成后,输出本次训练的 epoch 数、总 epoch 数、训练损失 loss。
14.将输出的图像保存到样本目录 sample_dir 中。
15.将训练好的模型参数保存到 conv_autoencoder.pth 文件中。
总体来说,这段代码实现了一个自编码器的训练过程,其中的关键步骤包括定义模型、损失函数和优化器,以及训练过程中的前向传播、反向传播和参数更新。