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)这两个优化器是什么含义?怎么起作用?
时间: 2024-02-14 14:25:38 浏览: 32
这段代码是根据输入参数来选择使用Adam优化器还是SGD优化器。这两个优化器都是用于优化神经网络模型的参数。
Adam优化器(AdamOptimizer)是一种基于梯度的优化算法,它结合了动量法和自适应学习率的特点。它能够根据每个参数的梯度自适应地调整学习率,并且通过动量来加速收敛过程。Adam优化器的参数包括学习率(lr)、动量系数(betas)和权重衰减(weight decay)等。
SGD优化器(SGDOptimizer)是随机梯度下降法的一种变体。它在每个训练样本上计算梯度,并使用学习率来更新模型参数。SGD优化器的参数包括学习率(lr)、动量系数(momentum)等。
在这段代码中,根据args.solver的取值,选择相应的优化器来进行模型参数的优化。选择合适的优化器可以提高模型的训练效果和收敛速度。
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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。
if args.model == 'stackhourglass': model = stackhourglass(args.maxdisp)
这是一段 Python 代码,其中使用了一个条件语句和一个函数调用。如果变量 args 中的 model 属性等于字符串 'stackhourglass',则会调用名为 stackhourglass 的函数,并将 args.maxdisp 作为参数传递给该函数。这里无法确定 stackhourglass 函数的具体实现,因为该代码片段提供的信息太少了。