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

时间: 2023-11-09 21:08:06 浏览: 135

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

yolov7train.py详解

java项目，课程设计-ssm病人跟踪治疗信息管理系统

liunx project 5

PostgreSQL DBA实战视频教程（完整10门课程合集）

计算机科学基础期末考试试题

c语言实验设备管理系统

提高图像在低光照条件下的清晰度和可见性，使用CNN的图像重建网络，来实现亮度调节，可用于小白学习

双哥微服务.md

fb000f5e-12c5-a46b-102a-f08bdfa015f1.json

C#ASP.NET跑腿服务网站源码数据库 Access源码类型 WebForm

KCP一个快速可靠的ARQ协议.zip

【小程序毕业设计】基于微信小程序的物流运输(仓储)系统开发与设计源码（完整前后端+mysql+说明文档+LW）.zip

最新推荐

java项目，课程设计-ssm病人跟踪治疗信息管理系统

liunx project 5

PostgreSQL DBA实战视频教程（完整10门课程合集）

计算机科学基础期末考试试题

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

管理建模和仿真的文件

提升点阵式液晶显示屏效率技术

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"