optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']

时间: 2023-11-09 13:08:06 浏览: 139

PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

在PyTorch中，训练深度学习模型通常涉及四个关键步骤：前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。`model.zero_grad()` 和 `optimizer.zero_grad()` 是这两个步骤之间的重要桥梁，它们确保了梯度的正确计算和更新。 1. **`model.zero_grad()`**：这个方法用于清空模型中所有参数的梯度。在每次迭代开始之前，我们通常会调用它，因为我们需要在新的训练样本上重新计算梯度，而不是累积之前的梯度。如果不将梯度清零，梯度会累加，导致参数更新的方向错误。例如，如果你在处理多个小批量数据时，不重置梯度，那么每个小批量的梯度将会累加到前一个批次的梯度上，这不是我们想要的。所以，`model.zero_grad()` 确保了每个批次的数据都独立地贡献于参数更新。 2. **`optimizer.zero_grad()`**：当我们创建一个优化器（如 `optim.SGD` 或 `optim.Adam`）并传入模型的参数时，这个优化器有一个内部的`zero_grad()` 方法，其作用与 `model.zero_grad()` 相同。调用 `optimizer.zero_grad()` 实际上是在遍历模型的所有可训练参数，并将它们的梯度设为零。因此，无论你是使用 `model.zero_grad()` 还是 `optimizer.zero_grad()`，只要优化器已经包含了模型的所有参数，效果都是一样的。 3. **反向传播与梯度计算**：在前向传播过程中，我们通过模型处理输入数据并计算预测输出。然后，我们使用损失函数（如 BCELoss 或 CrossEntropyLoss）计算预测与实际标签之间的差异，得到损失值。调用 `loss.backward()` 启动反向传播过程，PyTorch 的自动微分库（autograd）会根据计算图反向计算所有参数的梯度。每个叶子节点（即用户创建的张量）的梯度都会被计算出来。 4. **参数更新**： `optimizer.step()` 方法执行实际的参数更新。优化器使用梯度和预设的学习率来更新模型的权重。例如，SGD 优化器会按照以下公式更新参数： ``` 参数 = 参数 - 学习率 * 梯度 ``` 5. **理解训练流程**：以下是一个典型的训练循环： - 前向传播：模型接收输入，计算输出。 - 计算损失：损失函数比较预测和真实标签，计算损失。 - 清零梯度：调用 `zero_grad()` 函数，准备计算新批次的梯度。 - 反向传播：调用 `loss.backward()`，计算所有参数的梯度。 - 参数更新：调用 `optimizer.step()`，根据梯度更新参数。 6. **补充例子**：以生成对抗网络（GANs）为例，判别器（Discriminator）的训练过程中，先使用 `optimizer.zero_grad()` 清零梯度，然后进行前向传播计算损失，接着调用 `loss.backward()` 计算梯度，最后使用 `optimizer.step()` 更新参数。这是确保每个训练步骤独立且正确进行的关键步骤。总结来说，`model.zero_grad()` 和 `optimizer.zero_grad()` 都是用来初始化梯度，以便在每次迭代中正确地进行反向传播和参数更新。理解这一过程对于有效地训练PyTorch模型至关重要。

这行代码是用来获取当前优化器的学习率（learning rate）的。具体地说，它返回了一个字典类型的对象 optimizer.state_dict()，其中包含了所有优化器的状态信息，包括当前的学习率。在这个字典中，'param_groups' 键对应的值是一个列表，每个元素代表了一个参数组，也就是一组共享相同超参数的模型参数。由于通常情况下我们只有一个参数组，因此可以直接获取该列表的第一个元素，然后进一步获取该元素的 'lr' 键对应的值，即为当前优化器的学习率。

阅读全文

optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']

相关推荐

pytorch 状态字典:state_dict使用详解

pso.zip_PSO_PSo- optimizer_in_swarm

不使用pytorch自带的lr_scheduler，手动设计也不难：

yolov7train.py详解

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

j link 修复问题套件

C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）

yolo算法-血细胞数据集-946张图像带标签--红细胞-血小板.zip

YOLOV5交通标志识别的代码+标注好的6105张数据集（高分完整项目代码）配置完环境就能运行

Vue.js 源代码分析 2.4.zip

元素-vue2.zip

最新推荐

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

j link 修复问题套件

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用