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 08:27:11 浏览: 5
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。
optimizer=torch.optim.SGD(params,lr=0.005,momentum=0.9,weight_decay=0.00005)
你好!对于这个问题,我可以解释一下你提供的代码。
在这行代码中,你使用了PyTorch中的torch.optim模块来定义一个优化器(optimizer)。具体来说,你使用了SGD(随机梯度下降)优化算法来更新模型的参数。
参数`params`表示你想要优化的参数,它可以是一个模型的参数列表。
`lr=0.005`表示学习率(learning rate)的初始值为0.005。学习率决定了每次参数更新的步长,较大的学习率可以使模型更快地收敛,但可能会导致不稳定性,较小的学习率则可能导致收敛速度过慢。
`momentum=0.9`表示动量(momentum)参数的值为0.9。动量可以加速SGD在相关方向上前进,并减少在垂直方向上的摆动。它可以帮助SGD在梯度更新中保持较稳定的方向。
`weight_decay=0.00005`表示权重衰减(weight decay)的系数为0.00005。权重衰减是一种正则化技术,用于减小模型参数的大小,从而防止过拟合。
综上所述,该行代码创建了一个SGD优化器,并设置了学习率、动量和权重衰减等参数。这个优化器可以用于更新模型的参数,以便更好地拟合训练数据。如果你还有其他问题,欢迎继续提问!