skorch 参数初始化
时间: 2023-10-25 16:03:09 浏览: 71
在 skorch 中,我们可以通过指定不同的参数来初始化模型。以下是一些常见的参数初始化方法:
1. 模型参数初始化:
- module__参数名:通过在模型前添加 "module__" 来指定模型的参数。例如,如果模型的某个参数名为 "hidden_dim",我们可以通过 "module__hidden_dim" 来指定该参数的值。
- 模型本身的初始化方法:skorch 支持使用模型本身的初始化方法来初始化模型。可以在模型初始化时将传入模型的参数设置为合适的值。
2. 优化器参数初始化:
- optimizer__参数名:通过在优化器前添加 "optimizer__" 来指定优化器的参数。例如,如果优化器的某个参数名为 "lr",我们可以通过 "optimizer__lr" 来指定学习率的值。
- 优化器本身的初始化方法:skorch 支持使用优化器本身的初始化方法来初始化优化器。可以在优化器初始化时将传入优化器的参数设置为合适的值。
3. 训练过程参数初始化:
- callbacks__参数名:通过在回调函数前添加 "callbacks__" 来指定回调函数的参数。例如,如果回调函数的某个参数名为 "monitor",我们可以通过 "callbacks__monitor" 来指定监测指标。
- 训练过程本身的初始化方法:skorch 还支持使用训练过程本身的初始化方法来初始化训练过程。可以在训练过程初始化时将传入训练过程的参数设置为合适的值。
总结起来,skorch 可以通过设置模型、优化器和训练过程的参数来实现参数初始化。可以通过指定参数名和值来初始化各个部分的参数,或者使用各个部分本身的初始化方法来初始化参数。根据实际需求,选择合适的初始化方法来初始化模型的参数。