optimizer.add_param_group({'params': pg1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']})

时间: 2023-10-08 09:04:19 浏览: 77
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粒子群算法参数优化代码

This line of code adds a new parameter group to the optimizer. The parameter group consists of parameters specified in the list pg1 and the weight decay value specified in the dictionary hyp with the key 'weight_decay'. In machine learning, weight decay is a regularization technique that adds a penalty term to the loss function to prevent overfitting. It essentially adds a cost for having large weights in the model. The weight decay value is a hyperparameter that determines the strength of this penalty term. By adding a new parameter group with a weight decay value, the optimizer is instructed to apply a different weight decay to a subset of parameters. This can be useful in cases where different parts of the model require different levels of regularization.
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粒子群优化代码

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PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

model.zero_grad() 和 optimizer.zero_grad() 是这两个步骤之间的重要桥梁，它们确保了梯度的正确计算和更新。 1. **model.zero_grad()**： 这个方法用于清空模型中所有参数的梯度。在每次迭代开始之前，...

optimizer.add_param_group({'params': g1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']}) # add g1 with weight_decay optimizer.add_param_group({'params': g2}) # add g2 (biases) LOGGER.info(f"{colorstr('optimizer:')} {type(optimizer).__name__} with parameter groups " f"{len(g0)} weight, {len(g1)} weight (no decay), {len(g2)} bias") del g0, g1, g2

这段代码中的optimizer.add_param_group()是什么意思？ optimizer.add_param_group()是PyTorch优化器的一个方法，用于向现有的优化器中添加新的参数组。在这段代码中，分别向优化器中添加了g1和g2两个参数组。 ...

def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思

这个函数是一个初始化优化器的函数，它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器（SGD或Adam），并根据需要决定是否冻结模型权重（freeze），以及设置相应的超参数（学习率、动量、权重衰减等）。...

assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

这段代码用于选择并配置优化器（optimizer）来优化模型的参数。 首先，使用assert语句来确保args.solver的值是'adam'或'sgd'，如果不是，程序会抛出一个AssertionError。 接下来，根据args.solver的值...

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、...

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

计算训练损失train_loss，并进行反向传播和参数更新，通过train_loss.backward()和optimizer.step()来实现。 在每个epoch的训练过程中，会不断更新训练损失，并根据验证集的性能进行模型保存和早停操作。 ...

在执行：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()如何将其中测试集的loss函数收敛

其次，可以尝试调整learning rate、weight decay等超参数，使模型更容易收敛。另外，可以适当增加训练次数，同时检查是否存在过拟合的情况，控制模型的复杂度，以提高模型的泛化能力。最后，还可以尝试使用更高级的...

start_time = time.time() model.train() param_optimizer = list(model.named_parameters()) no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] optimizer_grouped_parameters = [ {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}] # optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs) total_batch = 0 # 记录进行到多少batch dev_best_loss = float('inf') last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 model.train()

1. 记录开始时间。 2. 将模型设置为训练模式。 3. 获取模型中的参数。 4. 根据参数名称来设置不同的权重衰减系数。 5. 使用BertAdam优化器来优化模型参数。 6. 记录训练过程中的一些指标，如总批次数、验证集上的...

如何将其中测试集的loss函数收敛：class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

1. 增加训练周期（num_epochs），以便为模型提供更多的训练时间； 2. 减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大； 3. 增加批量大小（batch_size），以减少计算中的噪声； 4. 在模型中增加 Batch ...

# Hyperparameters epochs: 200 batch_size: 1000 num_workers: 8 optimizer: adam optimizer_kwargs: lr: 0.00005 weight_decay: 0.0001 # Scheduler scheduler: constant

这代码中的部分内容设置了超参数...- optimizer_kwargs：优化器的参数设置，包括学习率（lr）和权重衰减（weight_decay）等。 - scheduler: constant：学习率调度器的选择，这里使用常数调度器，即学习率保持不变。

如何在下列代码中减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大；以及在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛；class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer...

解释下面代码： def __init__(self, dcnet, checkpoint="checkpoint", optimizer="adam", lr=1e-5, momentum=0.9, weight_decay=0, clip_norm=None, num_spks=2): self.nnet = dcnet logger.info("DCNet:\n{}".format(self.nnet)) self.optimizer = create_optimizer( optimizer, self.nnet.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) self.nnet.to(device) self.checkpoint = checkpoint self.num_spks = num_spks self.clip_norm = clip_norm if self.clip_norm: logger.info("Clip gradient by 2-norm {}".format(clip_norm)) if not os.path.exists(checkpoint): os.makedirs(checkpoint)

- weight_decay：表示权重衰减，默认为0 - clip_norm：表示梯度裁剪的范数，默认为None - num_spks：表示音频信号的通道数，默认为2 在初始化方法中，首先将传入的深度神经网络模型赋值给self.nnet。然后使用create...

def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels), batch_size) optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) for epoch in range(num_epochs): for X, y in train_iter: optimizer.zero_grad() l = loss(net(X), y) l.backward() optimizer.step() train_ls.append(log_rmse(net, train_features, train_labels)) if test_labels is not None: test_ls.append(log_rmse(net, test_features, test_labels)) return train_ls, test_ls 逐行解释一下代码

8. optimizer.zero_grad()：将优化器的梯度缓存清零，以便进行反向传播。 9. l = loss(net(X), y)：计算模型预测值net(X)和真实标签y之间的损失。 10. l.backward()：执行反向传播，计算损失函数对模型...

Optimizer.param_groups 功能

Optimizer.param_groups 是一个包含所有参数组的列表。每个参数组都是一个字典，其中包含以下键值对： - params：包含在此组中的参数列表。 - lr：此组的学习率。 - momentum：动量（如果使用动量优化算法）。 - ...

optimizer = optim.SGD([{'params': net.parameters()}, {'params': metric.parameters()}], lr=conf.lr, weight_decay=conf.weight_decay)

此外，你还通过关键字参数 lr=conf.lr 设置了学习率（learning rate），以及 weight_decay=conf.weight_decay 设置了权重衰减（weight decay）。 最后，这个优化器可以用于优化神经网络模型和度量指标的参数，...

SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 10 WARMUP_EPOCH: 5 TOTAL_EPOCH: 10

- WEIGHT_DECAY：权重衰减参数，设置为0.0001。 - LOG_EVERY_N：每训练10个batch，记录一次训练日志。 - WARMUP_EPOCH：前5个epoch使用较小的学习率进行warmup。 - TOTAL_EPOCH：总共训练10个epoch。

self.optimizer_G = torch.optim.Adam(optim_params, lr=self.configO['lr_G'], weight_decay=wd_G, betas=(self.configO['beta1_G'], self.configO['beta2_G']))解释该段代码

这段代码是为了定义一个Adam优化器，其中optim_params是需要进行优化的参数，lr是学习率，weight_decay是权重衰减率，betas是Adam优化器中运用的两个超参数。其作用是对所需进行优化的参数进行更新，从而获得更好的...

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