深度学习图像分割代码中,如何使用sgd优化器
时间: 2023-05-29 16:05:48 浏览: 294
深度学习图像语义分割项目
在使用深度学习图像分割代码中,可以使用SGD(随机梯度下降)优化器来优化模型的参数。以下是使用SGD优化器的代码示例:
```python
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = ...
# 定义损失函数
criterion = ...
# 定义SGD优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入数据和标签
inputs, labels = data
# 将梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 前向计算
outputs = model(inputs)
# 计算损失函数
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新模型参数
optimizer.step()
# 统计损失值
running_loss += loss.item()
# 输出每个epoch的损失值
print('Epoch [%d], Loss: %.4f' % (epoch+1, running_loss/len(trainloader)))
```
在上述代码中,首先定义了模型和损失函数。然后使用SGD优化器,其中lr参数表示学习率,momentum参数表示动量。在训练过程中,每个batch都进行前向计算、反向传播和参数更新。最后统计每个epoch的损失值并输出。
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