optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer = 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
时间: 2024-04-17 14:27:11 浏览: 160
这段代码中的optimizer是一个优化器对象,它根据条件选择使用SGD优化器还是Adam优化器。如果args.optimizer等于'sgd',则创建一个SGD优化器,否则创建一个Adam优化器。SGD优化器使用学习率args.lr、动量0.9和权重衰减5E-5进行初始化,而Adam优化器仅使用学习率args.lr进行初始化。
相关问题
修改optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer = 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)存在的问题
这段代码存在一个语法错误。在条件语句中,应该使用双等号(==)进行相等性比较,而不是单等号(=)进行赋值操作。正确的代码应该是:
```python
optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer == 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
```
这样就能正确地根据args.optimizer的值选择使用SGD优化器或是Adam优化器。
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、SGD、AdamW。其中,Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器,LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法,它针对每一层的学习率做出不同的调整,以加速训练过程并提高模型性能。在代码中,`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。
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