g0, g1, g2 = [], [], [] # optimizer parameter groups for v in model.modules(): if hasattr(v, 'bias') and isinstance(v.bias, nn.Parameter): # bias g2.append(v.bias) if isinstance(v, nn.BatchNorm2d): # weight (no decay) g0.append(v.weight) elif hasattr(v, 'weight') and isinstance(v.weight, nn.Parameter): # weight (with decay) g1.append(v.weight)
时间: 2024-03-11 17:43:59 浏览: 27
这段代码是什么意思?
这段代码是为了设置PyTorch模型优化器的参数组。在这个例子中,模型的参数被分成三组:g0,g1和g2。其中g0包含所有的batch normalization层的权重,g1包含所有参数权重需要进行衰减(weight decay)的权重,g2包含所有偏置(bias)参数。它们分别被传递给优化器进行不同的优化。这个过程是为了更好地控制模型的训练过程,提高模型的性能。
相关问题
# 优化函数Adam,lr代表学习率, # optimizer = optim.Adam([ # {'params': model.conv1.parameters()}, # {'params': model.conv2.parameters()}, # {'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1} # ], lr=args.lr) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
这段代码是使用 PyTorch 中的 Adam 优化器来优化模型的参数。Adam 优化器是一种自适应学习率优化算法,可以根据参数的梯度自适应地调整学习率。lr 参数指定了初始学习率,optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) 表示对所有模型参数应用同一个学习率。而对于一些特殊的参数,如 model.conv3.parameters(),可以通过将其单独列出来,并使用字典的形式来指定不同的学习率或其他优化参数,例如:{'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1}。
conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结卷积基 保证其权重在训练过程中不变 conv_base.trainable = False for layer in conv_base.layers: print(layer.name + ':' + str(layer.trainable)) # 构建训练网络 model = models.Sequential() model.add(conv_base) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5), # optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['acc']) 这部分代码是做什么的
这段代码是使用 VGG16 模型进行迁移学习,在其卷积基的基础上构建一个新的神经网络,用于对图像二分类任务进行训练和预测。具体来说,它完成以下几个任务:
1. 使用 `VGG16` 作为卷积基,加载预训练的权重 `weights='imagenet'`,并去掉顶层的全连接层 `include_top=False`,同时设置输入数据的形状为 `(150, 150, 3)`。
2. 冻结卷积基的权重,即在训练过程中不更新卷积基的权重 `conv_base.trainable = False`。
3. 遍历卷积基的所有层,并输出每一层的名称和是否可训练的状态。
4. 构建新的神经网络模型 `model`,将卷积基添加到模型中,并在其之上添加全连接层和输出层,构成完整的网络结构。
5. 编译模型,设置损失函数为二分类交叉熵损失函数 `loss='binary_crossentropy'`,优化器为 RMSprop 优化器 `optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5)`,并设置模型评估指标为准确率 `metrics=['acc']`。
这段代码的主要目的是通过迁移学习,将预训练的卷积基网络与新的全连接层和输出层结合起来,构建一个能够对图像进行分类的深度学习模型,并为其设置训练参数和优化器等。
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