optimizer = optim.Adam(model.parameters())的学习率是多少

时间: 2024-03-06 08:52:13 浏览: 194

测试学习率调度器.zip

在深度学习领域，学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是一个至关重要的组件，它根据训练过程中的不同阶段调整学习率，从而帮助模型更好地收敛并避免陷入局部最优。在PyTorch框架中，提供了多种学习率调度策略，使得用户可以根据具体任务灵活选择。本资料主要涵盖了PyTorch中几种常用的学习率调度器的使用方法。 1. **固定学习率**：最基础的学习率策略是保持学习率不变。虽然简单，但在很多情况下可能不足以达到最优效果。在PyTorch中，可以使用`torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR`来实现固定学习率的调度器。 2. **Step学习率衰减**： Step学习率调度器会在预设的步长（steps）上将学习率乘以一个衰减因子（gamma）。这允许模型在初期快速探索参数空间，然后逐渐减小学习率以进行精细化调整。`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`是实现此策略的类。 3. **MultiStep学习率衰减**： MultiStep调度器与Step类似，但可以设定多个不同的步长和对应的衰减因子。这使得学习率可以在多个特定的迭代点进行阶梯式下降。`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR`用于实现这一策略。 4. **Exponential学习率衰减**：此策略会按照指数规律降低学习率，即每经过一定步数，学习率减小为原来的`gamma`倍。这有助于模型在训练过程中保持一定的学习速度。`torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR`类实现了这个功能。 5. **CosineAnnealing学习率衰减**： CosineAnnealing策略模仿余弦退火过程，学习率从初始值开始，经过半个周期到达最小值，然后再恢复到初始值，形成一个余弦波形。这种策略在许多任务中表现良好，因为它可以确保模型在训练过程中既不会过快地收敛到次优解，也不会在后期陷入停滞。`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR`是对应的调度器。 6. **Cyclic Learning Rates**： CyclicLR策略允许学习率在两个预设的边界值之间循环变化，这有助于模型跳出局部最优。`torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR`提供了一个可自定义周期的学习率调度方案。 7. **OneCycleLR**： OneCycleLR是Cyclical Learning Rates的一种变体，由Smith提出的SuperConvergence方法中提出。它在训练的早期阶段使用较大的学习率，然后逐渐降低，最后再提升到一个较低的水平。`torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR`实现了这个策略，通常能更快地达到较好的模型性能。使用这些调度器时，需要先创建一个优化器实例，如`torch.optim.SGD`或`torch.optim.Adam`，然后将调度器附加到优化器上，通过`scheduler.step()`在每次迭代后更新学习率。在实际应用中，可以根据模型的复杂性、数据集大小以及实验需求选择合适的学习率调度策略，以提高模型的训练效果。同时，还可以结合早停法（Early Stopping）和验证集监控等技巧，进一步优化模型的训练过程。

在使用PyTorch中的Adam优化器时，如果没有显式地指定学习率（learning rate），则会使用默认值。在PyTorch中，Adam优化器的默认学习率为0.001。因此，当使用如下代码时： ``` optimizer = optim.Adam(model.parameters()) ``` 实际上是使用了学习率为0.001的Adam优化器对MobileNetV2模型的参数进行优化。当然，也可以通过设置`lr`参数来调整学习率的大小，例如： ``` optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ``` 这里将学习率设置为0.01，以便更快地收敛。但需要注意的是，学习率的大小需要根据具体问题进行调整，在不同的任务和数据集上可能需要不同的学习率来获得最佳的训练效果。

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optimizer = optim.Adam(model.parameters())的学习率是多少

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# 优化函数Adam，lr代表学习率， # optimizer = optim.Adam([ # {'params': model.conv1.parameters()}, # {'params': model.conv2.parameters()}, # {'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1} # ], lr=args.lr) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.003)中的model.parameters()是什么意思

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters())改成不调整参数

optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=5E-5) if args.optimizer = 'sgd' else optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999)) 什么意思

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))什么意思

optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

logger.info(f'Model: \n{str(model)}') optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=params.learning_rate)

device = torch.device('cuda') # model = Lenet5().to(device) model = RestNet18().to(device) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) print(model) ———————————————— 逐行解释

criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001),介绍一下这段代码，详细介绍MSE函数的工作原理，以及他是如何计算多维数组的loss值问题，还有后面的优化器处理

optimizer = optim.Adam(）总共可以有哪些参数供设置

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