class Momentum: """Momentum SGD""" def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9): self.lr = lr self.momentum = momentum self.v = None def update(self, params, grads): if self.v is None: self.v = {} for key, val in params.items(): self.v[key] = np.zeros_like(val) for key in params.keys(): self.v[key] = self.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key] params[key] += self.v[key]
时间: 2024-02-14 10:25:31 浏览: 35
这段代码实现了Momentum SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降)的优化算法。在初始化时,指定了学习率(lr)和动量(momentum)的大小,并初始化了一个字典self.v来保存每个参数的动量。在更新参数时,首先判断self.v是否为空,如果是,则根据params的形状创建相同形状的全0数组,并将其保存到self.v中。然后,对于params中的每个键值对,使用动量更新规则:self.v[key] = self.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key],其中self.v[key]表示参数key的动量,grads[key]表示参数key的梯度。最后,更新参数params[key] += self.v[key]。这样,通过不断迭代更新参数,可以使用Momentum SGD优化算法来训练模型。
相关问题
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
这行代码使用了PyTorch中的随机梯度下降优化器(Stochastic Gradient Descent,SGD),用于对MobileNetV2模型的参数进行优化。其中:
- `optim`是PyTorch中的优化器模块;
- `SGD`表示使用随机梯度下降优化器;
- `model.parameters()`表示需要优化的参数,即MobileNetV2模型中的所有权重和偏置;
- `lr=0.01`表示学习率(learning rate)的大小,即每次参数更新时的步长;
- `momentum=0.9`表示动量(momentum)的大小,用于加速梯度下降过程,避免参数更新过于频繁。
该优化器的作用是在模型训练过程中,以每次参数更新的方式逐渐调整模型的权重和偏置,从而最小化损失函数(loss function)。通常情况下,学习率和动量的大小会根据具体情况进行调整,以达到更好的模型训练效果。
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)。如果配置文件中没有指定优化器,则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时,如果需要冻结权重,则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的,其作用是为模型训练做准备。