optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)中的optimizer是什么意思

时间: 2023-06-06 18:04:43 浏览: 121
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关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

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optimizer是优化器的意思，它的作用是通过更新模型的参数来提高模型的性能。Adam是其中一种常用的优化器，它使用梯度下降算法来优化模型的参数。在给定学习率lr和权重衰减weight_decay的情况下，Adam优化器可以帮助模型更快地收敛到最优解。
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optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) 在这个例子中，学习率每经过30个epochs就会减小...

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)

2. opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)用于定义优化器，其中model.parameters()表示需要更新的参数，args.lr表示学习率，weight_decay表示权重衰减。 3. scheduler = ...

optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr = learning_rate, weight_decay = weight_decay)

具体来说，torch.optim.Adam 表示使用 Adam 优化算法进行参数更新，其中 net.parameters() 表示需要更新的参数集合，即神经网络模型中的所有可训练参数。lr 表示学习率，即每次参数更新的步长大小，weight_...

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)

这里使用了model.module.bias_parameters()和model.module.weight_parameters()来获取模型中的偏置参数和权重参数。 最后，根据选择的优化器和参数组，创建一个优化器对象，并传入学习率（args.lr），以及其他...

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

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...

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum, weight_decay=args.weight_decy)

model.parameters()是一个函数，用于获取模型中需要更新的参数。momentum参数是SGD优化器的一个超参数，它可以用于加速模型收敛。weight_decay参数是一个正则化项，它可以用于控制模型的过拟合程度。具体而言...

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()

如果进行fine-tune操作，则只优化最后的分类层，使用torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)来初始化优化器。否则，优化所有参数，使用torch....

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.0001, weight_decay=1e-3, momentum=0.8) 中学习率会自己下降吗还是需要编写一个学习率下降的函数

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001, weight_decay=1e-3, momentum=0.8) # 定义学习率调度器 scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 在每个训练迭代中更新学习率并...

optimizer=torch.optim.SGD(params,lr=0.005,momentum=0.9,weight_decay=0.00005)

在这行代码中，你使用了PyTorch中的torch.optim模块来定义一个优化器(optimizer)。具体来说，你使用了SGD（随机梯度下降）优化算法来更新模型的参数。 参数params表示你想要优化的参数，它可以是一个模型的参数...

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()

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 Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛； 5. 增加模型的复杂度，例如增加层...

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...

optimizer = torch.optim.Adam()

这是一个使用Adam优化算法的PyTorch优化器对象的初始化方式，但是在...optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) 这里的lr表示学习率，weight_decay表示权重衰减系数。

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()

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、验证集上的最佳loss、上次验证集loss下降的批次数、是否很久没有提升等。 7. 将模型...

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...

ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块，具体来说，使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones（里程碑）来调整学习率，每次乘以gamma（衰减因子）。在这个代码中，milestones被设置为[50, ...

ptimizer = torch.optim.AdamW(BPNet.parameters(), lr=learning_rate,weight_decay=weight_decay) TypeError: parameters() missing 1 required positional argument: 'self'

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) 在上面的示例中，我们首先定义了一个 BPNet 类，其中包含一个线性层。然后我们实例化了模型，并使用 ...

net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay) # 训练模型 for epoch in range(epoch): net.train() running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, ...

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

5. optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)：创建一个Adam优化器，将神经网络模型net的参数传递给优化器，并设置学习率和权重衰减。 6. for epoch in ...

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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) ``` 这里，`model.parameters()`返回一个可迭代的参数列表，优化器会根据这些参数计算梯度并更新权重。如果模型的参数在GPU上，需要在构建优化...
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