scheduler_state_dict翻译
时间: 2023-10-06 19:07:55 浏览: 39
scheduler_state_dict翻译为调度器状态字典。它是一个用来保存调度器参数和状态的字典对象。调度器用于调整优化器的学习率,在训练过程中根据预定义的策略来更新学习率。scheduler_state_dict中保存了调度器的当前状态,包括当前的学习率和其他相关参数。通过加载scheduler_state_dict,可以在恢复训练或者迁移学习时,重新加载调度器的状态。
相关问题
if saveDic: scheduler.last_epoch = saveDic['epoch'] - 1 idloss = saveDic['idloss'] best_val_loss = saveDic['best_val_loss'] model.load_state_dict(saveDic['encoder'])
好的,你的第一个问题是关于代码的。根据你提供的代码片段,我可以解释一下它的作用。
这段代码是用来加载模型的保存字典(saveDic)的内容,并将其应用于模型。具体来说,它会将保存字典中的一些值赋给对应的变量和模型。下面是代码中的几个步骤:
1. 将调度器(scheduler)的最后一个轮次(last_epoch)设置为保存字典中的轮次减1。这意味着调度器将从上一次训练结束的地方继续训练。
2. 将保存字典中的idloss赋值给idloss变量。这个变量可能用于记录模型的某种指标或损失。
3. 将保存字典中的best_val_loss赋值给best_val_loss变量。这个变量可能用于跟踪模型在验证集上的最佳损失。
4. 使用保存字典中的encoder部分的状态字典(state_dict)来加载模型的权重参数。这将恢复模型在保存时的状态。
总之,这段代码的目的是从保存字典中恢复模型和相关变量的状态,以便继续训练或进行其他操作。
if args.start_epoch > 0: pre_model_dir = model_dir checkpoint = torch.load("%s/net_params_%d.pth" % (pre_model_dir, args.start_epoch)) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1 for i in range(0, start_epoch): scheduler.step() else: start_epoch = args.start_epoch + 1 scheduler.step() print("Model: %s , Sensing Rate: %.2f , Epoch: %d , Initial LR: %f\n" % ( args.model, args.sensing_rate, args.epochs, args.lr))
是的,这段代码是用于训练神经网络模型的。
首先,代码检查是否指定了一个起始的epoch,如果指定了,则从checkpoint中加载之前的训练状态,包括模型的参数、优化器的参数和学习率调度器的状态,并从上一个epoch开始训练。如果没有指定起始epoch,则从args.start_epoch开始训练。
在加载checkpoint或者开始新的训练之后,代码调用scheduler.step()函数,这个函数用于更新学习率,根据当前的epoch和之前的训练状态决定是否需要调整学习率。
最后,代码输出一些关于当前训练的信息,包括使用的模型、采样率、训练epoch数和初始学习率等。