torch.optim.SGD([{'params': params_1x}, {'params': net.fc.parameters(), 'lr': learning_rate * 10}], lr=learning_rate, weight_decay=0.001)
时间: 2024-02-10 21:06:36 浏览: 30
这是一个使用 SGD 优化器来训练神经网络模型的代码片段。其中,params_1x 是一个参数列表,lr 是学习率,weight_decay 是权重衰减系数。net.fc.parameters() 返回模型中某一层的参数列表,这里是网络模型的全连接层参数列表。由于全连接层的参数通常比卷积层的参数更少,因此使用 10 倍的学习率来加速全连接层的训练。
相关问题
torch.optim.SGD(params, lr=lr)
torch.optim.SGD(params, lr=lr)是PyTorch中的一个优化器对象,用于实现随机梯度下降(SGD)算法。其中params表示待优化的参数,lr表示学习率。SGD算法是一种常用的参数优化算法,通过计算参数的梯度来更新参数的数值,从而使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。学习率lr则控制着每次参数更新的幅度,如果学习率过大可能导致无法收敛,如果学习率过小可能导致收敛速度过慢。因此,选择合适的学习率非常重要。
torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定吗
是的,torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定。params是一个包含模型参数的可迭代对象,可以手动指定哪些参数需要进行优化。如果不指定params参数,默认会优化模型中所有的可训练参数。例如:
```python
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = MyModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 指定需要优化的参数
optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.01)
# 在训练过程中进行优化
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们手动指定了需要优化的参数为模型中的所有可训练参数,即model.parameters()。如果只想优化模型中的一部分参数,可以手动选取需要优化的参数,然后传入params参数。
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