用pytorch来替换这段代码optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=train_parameters['learning_strategy']['lr'], parameters=model.parameters())
时间: 2023-05-21 15:06:50 浏览: 47
可以用如下代码来替换:
optimizer = torch.optim.Adam(params=model.parameters(), lr=train_parameters['learning_strategy']['lr'])
相关问题
encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
这段代码是使用Adam优化器来为编码器(encoder)的参数设置学习率(learning rate)。在PyTorch中,`optim.Adam()`函数用于创建Adam优化器对象。
在这段代码中,`encoder.parameters()`表示要优化的参数,即编码器的参数。`lr=learning_rate`参数表示设置学习率为`learning_rate`。
以下是一个简单的示例:
```python
import torch.optim as optim
# 创建编码器对象 encoder
encoder = ...
# 设置学习率
learning_rate = 0.001
# 创建Adam优化器,并将编码器参数和学习率传递给它
encoder_optimizer = optim.Adam(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
# 使用optimizer进行参数更新
encoder_optimizer.step()
```
通过调用`encoder_optimizer.step()`函数,可以根据设置的学习率对编码器的参数进行更新。这样可以实现在训练过程中自动调整参数以最小化损失函数。
optimizer = torch.optim.Adam(self=BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'如何修改
这个错误通常是由于optimizer调用BPNet.parameters()时缺少self参数导致的。
在PyTorch中,调用类中的函数时需要传入self参数,因为self代表的是类的实例本身。在这里,BPNet是一个类,BPNet.parameters()是一个方法,它需要使用self参数来调用。
因此,将optimizer的代码修改为以下形式即可:
```
optimizer = torch.optim.Adam(params=BPNet.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
```
在这里,我们将BPNet.parameters()作为参数传递给了optimizer,并且使用了params关键字参数来指定这个参数。
这样就可以解决这个错误了。