torch.optim.Adam初始化参数

时间: 2024-01-14 12:55:20 浏览: 262
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浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

根据引用中的信息，torch.optim.Adam的初始化参数主要包括以下几个参数： - params：表示需要进行优化的参数列表。可以通过调用model.parameters()来获取模型的参数列表。 - lr：学习率，即每一次参数更新时的步长大小。 - betas：Adam优化算法中的两个系数，分别为β1和β2。默认值为(0.9, 0.999)。 - eps：数值稳定性的小量，用于防止除零错误。默认值为1e-8。 - weight_decay：权重衰减（L2正则化）的系数。默认值为0。 在实际使用中，可以根据具体的需求来调整这些初始化参数，以达到更好的优化效果。
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torch_swa_examples_SWA_pytorch_

1. **初始化**：像常规训练一样初始化模型和优化器。 2. **标准训练**：进行多轮训练，直到达到预设的迭代次数或验证性能指标。 3. **SWA开始**：在某个预设的epoch开始SWA训练，通常是在训练的后期阶段。 4. **周期...

torch.optim.Adam

torch.optim.Adam是PyTorch中的一个优化器，用于在训练神经网络时更新网络参数。Adam代表Adaptive Moment Estimation，它结合了动量法和RMSProp算法的优点。 Adam的更新规则如下： 1. 初始化动量变量m和RMSProp变量...

torch.optim.adam()

torch.optim.adam()函数的作用是创建一个Adam优化器对象，可以通过这个对象来定义和管理模型中的可训练参数。在创建优化器对象时，可以指定学习率、权重衰减等参数，以及选择是否使用偏置偏移（bias correction）来...

optimizer = torch.optim.Adam()

这是一个使用Adam优化算法的PyTorch优化器对象的初始化方式，但是在括号中需要传入要优化的模型的参数。例如，如果要优化一个名为model的神经网络模型，则可以这样初始化一个Adam优化器对象： optimizer = ...

使用torch.optim

# 初始化优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 定义一个训练函数 def train_step(data, target): optimizer.zero_grad() # 梯度清零 output = model(data) # 前向传播 loss =...

scheduler_model = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer=optimizer_model, gamma=args.gamma)

- optimizer_model：是一个优化器对象，例如 torch.optim.SGD 或 torch.optim.Adam，它是用于训练网络的优化算法实例。 - gamma：是一个小于1的浮点数，表示学习率衰减的因子。每次更新学习率时，当前学习率...

ecayRate = 0.987 my_lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer=optimizer, gamma=decayRate)

- optimizer: 这是你选择的优化器实例，如 torch.optim.SGD, torch.optim.Adam 等，用来更新模型的权重。 - gamma 或 decayRate: 这个参数决定了学习率的衰减程度，例如设置为 0.987 意味着每一步（通常...

class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)

这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码，其中包含了初始化函数，该函数创建了两个 ActorNet 对象，并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化，学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic ...

optimizer = getattr(torch.optim, config['optimizer'])( model.parameters(), **config['optim_hparas'])

### 回答1： 这个问题是一个Python代码片段，它使用了getattr...综上所述，这段代码的作用是根据配置文件中给定的优化器名称和参数，选择合适的优化器来优化模型的参数，并根据相应的优化器的构造函数参数进行初始化。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

接着，初始化了一个Transformer模型（使用前面导入的Transformer类）和一个Adam优化器（使用给定的学习率和模型参数）。 最后，创建了一个空列表losses用于存储每个训练周期的损失值。 这段代码仅给出了参数的...

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

否则，优化所有参数，使用torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)来初始化优化器。 接下来，定义了一些变量用于记录训练过程的信息。best_pred记录...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData)

在代码中，LSTM模型接受输入数据的维度、隐藏层维度、层数和批次大小作为参数进行初始化。在前向传播中，它使用LSTM层和全连接层对输入数据进行处理，并返回预测结果。 模型可以通过SetCriterion方法设置损失函数，...

def train(): optimizer = torch.optim.Adam(mode1.parameters()lr=1e-4) 1oss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(100): for (x, y),i in enumerate(1oader): out = model(x) 1oss = 1oss_fun(out,y) 1oss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if epoch % 20==0: acc = (out.argmax(dim=1) == y).sum().item() / 1en(y) print(epoch, 1oss. item()，acc) tensor.save(model,'model/3.model') train()

这段代码是一个用于训练模型的函数。它使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型。...另外，代码中缺少了模型的初始化和数据的划分部分。你需要在调用 train() 函数之前完成这些准备工作才能正确运行代码。

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1,1,1) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()代码如何修改初始隐藏层状态为3

要将初始隐藏层状态设置为3，需要在RNN类的__init__函数中增加一个参数，并在forward函数中使用该参数来初始化隐藏层状态。具体修改如下： class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size...

使用Python实现神经网络回归的详细代码 基本要求： ●使用sklearn 的 MLP 实现神经网络 ●数据要求： ●回归问题： ●选取任意标准数据集测试 提高练习： ●尝试使用pytorch实现梯度下降（先手动update，再使用torch.optim模块）

# 定义并初始化神经网络模型 nn_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001) # 训练模型 nn_model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = nn_model....

pretrain.append('True') TRAIN = train_path VAL = test_path train_data = datasets.ImageFolder(root=TRAIN, transform=preprocess) val_data = datasets.ImageFolder(root=VAL, transform=preprocess) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) print('数据加载完成，开始训练') # 初始化model model = run_train(num_classes) # 训练C类别的分类问题，用CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.model.parameters(), learning_rate) best_acc = 0

然后使用 run_train 函数初始化了一个模型，使用 nn.CrossEntropyLoss() 作为损失函数，使用 torch.optim.Adam() 作为优化器。最后，代码中使用了 best_acc 变量记录了最好的分类精度。 但是，这段代码存在...
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