如何调用use torch.optim.Adam() optimizer

时间: 2024-01-14 10:50:13 浏览: 121
使用 PyTorch 中的 Adam 优化器可以通过以下代码实现: ``` import torch.optim as optim optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 其中,model 是你要训练的模型,learning_rate 是学习率。需要注意的是,Adam 优化器需要传入模型的参数,因此需要在调用时将模型参数传递给它。
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在使用yolov5进行训练时,可以通过修改train.py文件中的代码来调用torch.optim.Adam() optimizer。具体步骤如下: 1. 打开train.py文件,找到以下代码: ``` # optimizer pg0, pg1, pg2 = [], [], [] # optimizer parameter groups for k, v in model.named_parameters(): if v.requires_grad: if '.bias' in k: pg2 += [v] # biases elif 'Conv2d.weight' in k: pg1 += [v] # apply weight decay else: pg0 += [v] # all else optimizer = optim.SGD(pg0, lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True) optimizer.add_param_group({'params': pg1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']}) # add pg1 with weight_decay optimizer.add_param_group({'params': pg2}) # add pg2 (biases) ``` 2. 将上述代码替换为以下代码: ``` # optimizer optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=hyp['lr0']) ``` 3. 保存修改后的train.py文件,并重新运行训练脚本,即可使用torch.optim.Adam() optimizer进行训练。

use torch.optim.Adam() optimizer是什么意思

torch.optim.Adam() 是 PyTorch 中的一个优化器,用于优化神经网络模型的参数。Adam 是 Adaptive Moment Estimation(自适应矩估计)的缩写,是一种基于梯度下降算法的优化器,它可以自适应调整每个参数的学习率,并且具有一些优秀的性质,如快速收敛、不需要手动调整学习率等。在训练神经网络时,使用 Adam 优化器可以加速收敛,提高模型的精度。

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