optimizer_ft=optim.Adam(parames_to_update,lr=1e-2)

时间: 2024-06-06 19:08:12 浏览: 182
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Python库 | genetic_optimizer-0.1.2.tar.gz

As an AI language model, I can tell you that this line of code initializes an Adam optimizer for updating the parameters with a learning rate of 0.01. The parameters to update are specified as an argument to the optimizer, which in this case is called `parames_to_update`. The optimizer is named `optimizer_ft`.
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optimizer_ft=optim.Adam(parames_to_update,lr=1e-2) schedule = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft,step_size=7,gamma=0.1)

This code block initializes an...The optimizer is used to update the parameters of the model during training, while the learning rate scheduler adjusts the learning rate to optimize the training process.

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 args.optim 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、...

criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)

- 使用 optim.Adam 优化器对模型参数进行优化，其中学习率为 args.lr。 - 创建了一个 CosineAnnealingLR 调度器，它会在训练过程中不断降低学习率。具体来说，在前 args.warm_epochs 个 epoch 中，学习率会从初始值 ...

optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

2. opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)用于定义优化器，其中model.parameters()表示需要更新的参数，args.lr表示学习率，weight_decay表示权重衰减。 3. scheduler = ...

optimizer_fp = optim.Adam(all_fp_kernels, lr=args.lr)

关于您的问题，我可以解释一下：这段代码是使用PyTorch库中的optim模块中的Adam优化器来为所有的神经网络权重和偏置项（all_fp_kernels）指定学习率（lr）。Adam优化器是一种常用的随机梯度下降算法，用于在神经网络...

d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.5, 0.999)) g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.5, 0.999))

这段代码是用来定义两个优化器，一个是用来优化判别器...这里使用了Adam优化算法，学习率为2e-4，动量参数为0.5和0.999。Adam是一种自适应学习率的优化算法，能够自动调整学习率，适用于大多数深度学习模型的优化。

def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思

这个函数是一个初始化优化器的函数，它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器（SGD或Adam），并根据需要决定是否冻结模型权重（freeze），以及设置相应的超参数（学习率、动量、权重衰减等）。如果配置...

gan_optimizer = optim.Adam(gan.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)

这是一行代码，其中定义了一个基于Adam优化器的GAN模型的优化器对象gan_optimizer，使用的学习率为0.001，权重衰减为0.0001。GAN是生成对抗网络的缩写，它由一个生成器网络和一个判别器网络组成，目的是通过生成器...

if optim_type == 'Adam': self.optimizer_g = torch.optim.Adam([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'SGD': self.optimizer_g = torch.optim.SGD(optim_params, **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'AdamW': self.optimizer_g = torch.optim.AdamW([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) pass else: raise NotImplementedError( f'optimizer {optim_type} is not supperted yet.') self.optimizers.append(self.optimizer_g)这段代码中文含义

这段代码是一个条件语句，根据给定的优化器类型来选择相应的优化器，包括Adam、SGD、AdamW等。其中，参数optim_params是需要优化的参数，train_opt['optim_g']是训练过程中的优化器参数。如果给定的优化器类型不在...

nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2) 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]

- 根据当前的 batch size、初始学习率（Init_lr）和最小学习率（Min_lr），计算出当前的初始学习率（Init_lr_fit）和最小学习率（Min_lr_fit）； - 根据优化器类型创建一个相应的优化器对象（目前支持 Adam ...

ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块，具体来说，使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones（里程碑）来调整学习率，每次乘以gamma（衰减因子）。在这个代码中，milestones被设置为[50, ...

encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)

encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate) # 使用optimizer进行参数更新 encoder_optimizer.step() 通过调用encoder_optimizer.step()函数，可以根据设置的学习率对编码器的...

详细解释这段代码 def init(self, args, model, env, logger): self.args = args self.device = th.device( "cuda" if th.cuda.is_available() and self.args.cuda else "cpu" ) self.logger = logger self.episodic = self.args.episodic if self.args.target: target_net = model(self.args).to(self.device) self.behaviour_net = model(self.args, target_net).to(self.device) else: self.behaviour_net = model(self.args).to(self.device) if self.args.replay: if not self.episodic: self.replay_buffer = TransReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) else: self.replay_buffer = EpisodeReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) self.env = env self.policy_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.policy_dicts.parameters(), lr=args.policy_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.value_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.value_dicts.parameters(), lr=args.value_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) if self.args.mixer: self.mixer_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.mixer.parameters(), lr=args.mixer_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.init_action = th.zeros(1, self.args.agent_num, self.args.action_dim).to(self.device) self.steps = 0 self.episodes = 0 self.entr = self.args.entr

接着，使用optim.RMSprop创建policy_optimizer、value_optimizer和mixer_optimizer（若args中有mixer），并分别将behaviour_net模型的policy_dicts、value_dicts和mixer参数作为优化器的参数。最后，初始化一些其他...

nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)

这段代码的作用是根据模型的骨干网络类型、batch size、初始学习率（Init_lr）和最小学习率（Min_lr）等参数计算出当前的初始学习率（Init_lr_fit）和最小学习率（Min_lr_fit）。 具体来说： - 首先根据...

self.generator_optimizer = torch.optim.Adam( g_params, lr=self.generator_lr, betas=(0.5, 0.999))

lr 参数指定了学习率，betas 参数是 Adam 优化器的超参数，控制了梯度的一阶矩和二阶矩的衰减率。在训练过程中，可以使用 optimizer.zero_grad() 来清除梯度，使用 loss.backward() 来计算梯度，最后使用 optimizer....

音色转换self.generator_optimizer = torch.optim.Adam( g_params, lr=self.generator_lr, betas=(0.5, 0.999))

这是一个使用Adam优化器进行梯度下降的代码片段，用于训练音色转换模型中的生成器。...其中，g_params是生成器的参数，self.generator_lr是学习率，betas是Adam优化器中的参数，用于计算一阶矩和二阶矩的衰减率。

loss_function = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0001)

同时，我们使用Adam优化器optim.Adam来更新模型参数。Adam是一种常用的基于梯度的优化算法，可以自适应地调整学习率，从而加快模型训练速度。在这里，我们将学习率lr设置为0.0001，可以根据实际情况进行调整。

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