optimizer = { 'adam': optim.Adam(model.parameters(), Init_lr_fit, betas=(momentum, 0.999), weight_decay=weight_decay), 'sgd': optim.SGD(model.parameters(), Init_lr_fit, momentum=momentum, nesterov=True, weight_decay=weight_decay) }[optimizer_type]
时间: 2024-04-28 10:20:31 浏览: 9
这段代码是一个字典,键是优化器类型,值是一个优化器对象。根据传入的optimizer_type,会选择使用Adam或SGD优化器。其中model.parameters()表示要优化的模型参数,Init_lr_fit是初始学习率,momentum是动量因子,weight_decay是权重衰减参数,0.999是Adam优化器中的beta2参数,nesterov=True表示使用Nesterov动量。最终选择的优化器对象会赋值给变量optimizer。
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optimizer = { 'adam': optim.Adam(model_train.parameters(), Init_lr_fit, betas=(momentum, 0.999), weight_decay=weight_decay), 'sgd': optim.SGD(model_train.parameters(), Init_lr_fit, momentum=momentum, nesterov=True) }[optimizer_type]
这段代码的作用是根据优化器类型(`optimizer_type`)创建一个相应的优化器对象(`optimizer`)。当前支持的优化器类型有 Adam 和 SGD。
具体来说:
- 如果优化器类型为 Adam,那么使用 `optim.Adam` 函数创建一个 Adam 优化器对象,其中输入参数包括模型的可训练参数(`model_train.parameters()`)、初始学习率(`Init_lr_fit`)、动量参数(`betas`)和权重衰减参数(`weight_decay`)等;
- 如果优化器类型为 SGD,那么使用 `optim.SGD` 函数创建一个 SGD 优化器对象,其中输入参数包括模型的可训练参数(`model_train.parameters()`)、初始学习率(`Init_lr_fit`)、动量参数(`momentum`)和 Nesterov 动量开关(`nesterov`)等。
总的来说,这段代码的作用是根据当前的优化器类型创建一个相应的优化器对象,以便用于模型的训练。
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) NameError: name 'model' is not defined
这个错误的原因是您在定义 `optimizer` 时使用了 `model`,但在此之前未定义 `model`。
请确保您已经定义了一个模型,例如:
```
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义模型的结构
def forward(self, x):
# 定义前向传播的过程
return x
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为 `MyModel` 的模型,并实例化了一个名为 `model` 的对象。然后,我们可以使用 `model.parameters()` 来获取模型中所有可训练的参数,并将其传递给优化器来更新这些参数。