optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay)
时间: 2024-05-28 07:12:41 浏览: 13
这行代码使用了PyTorch中的优化器SGD(随机梯度下降)来更新模型的参数。其中,优化器需要知道模型的参数(即model.parameters())、学习率(即lr=learning_rate)和权重衰减(即weight_decay)。
具体来说,优化器的作用是在每次迭代中计算模型参数的梯度,并根据梯度和学习率来更新模型参数,从而使模型的损失函数逐渐减小。在这个过程中,权重衰减可以帮助防止模型过拟合(即在训练集上表现很好但在测试集上表现很差的情况)。
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(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum, weight_decay=args.weight_decy)
这是一个使用PyTorch深度学习框架中的随机梯度下降(SGD)优化器的例子。`arg.lr`是一个变量,用于存储学习率的值,它作为参数传递给SGD优化器。`model.parameters()`是一个函数,用于获取模型中需要更新的参数。`momentum`参数是SGD优化器的一个超参数,它可以用于加速模型收敛。`weight_decay`参数是一个正则化项,它可以用于控制模型的过拟合程度。具体而言,它是一个L2正则化项,用于惩罚权重较大的特征,避免模型过拟合。
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