optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
时间: 2023-11-09 20:08:06 浏览: 41
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。
相关问题
#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错:Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.
这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中,您使用了 `torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth")` 来保存模型的状态字典,但是这里的 `state_dict` 后面应该是一个方法而不是一个函数。
要解决这个问题,您需要将 `torch.save()` 函数中的 `model.state_dict` 改为 `model.state_dict()`,以调用该方法并获取模型的状态字典。正确的代码应该是:
```python
torch.save(model.state_dict(), "LSTMmodel1.pth")
```
请注意括号的位置,确保调用了 `state_dict()` 方法并将其结果传递给 `torch.save()` 函数。这样可以确保正确地保存了模型的状态字典。
请尝试修改您的代码并再次运行,看看是否能够解决这个问题。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,我会尽力帮助您解决问题。
print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss
这段代码主要是保存模型和更新最佳损失。首先输出当前学习率,然后创建一个保存模型的路径,并在需要时创建保存模型的目录。接着,如果当前训练轮数是1的倍数,就调用test()函数进行测试,并计算测试集上的平均损失meanloss。如果meanloss小于当前的最佳损失best_loss,则更新best_loss的值,并保存模型的参数到文件中。最后,返回最佳损失的值。
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