optimizer = torch.optim.SGD(model_mmtv5.parameters(), lr = learning_rate, momentum = 0.2)

时间: 2024-02-10 17:33:50 浏览: 71
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PyTorch的Optimizer训练工具的实现

这段代码的作用是使用随机梯度下降（SGD）算法定义一个优化器，并将其应用于`model_mmtv5`模型的所有参数。`lr`参数指定学习率，`momentum`参数指定动量（即加速梯度下降过程），这里设置为0.2。具体来说，这个优化器将会在每次迭代中计算`model_mmtv5`模型中所有参数的梯度，并使用SGD算法更新这些参数的值。这是训练神经网络的常用方法之一，其中优化器对梯度进行了处理，以使模型能够更快地收敛到最优解。
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pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式

在目标检测的模型训练中， 我们通常都会有一个特征提取网络backbone， 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16。 为了达到比较好的训练效果， 往往会加载预训练的backbone模型参数， 然后在此基础上训练检测网络， 并对backbone进行微调， 这时候就需要为backbone设置一个较小的lr。 class net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(net, self).__init__() # backbone self.backbone = ... # detect

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对...

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)

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），以及其他特定于优化器的参数（如Adam的betas或SGD的momentum）。 通过这段代码，可以根据命令行参数（args）选择并配置不同的优化...

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)这两个优化器是什么含义？怎么起作用？

SGD优化器的参数包括学习率（lr）、动量系数（momentum）等。 在这段代码中，根据args.solver的取值，选择相应的优化器来进行模型参数的优化。选择合适的优化器可以提高模型的训练效果和收敛速度。

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...

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.SGD(model.parameters(),arg.lr, momentum=arg.momentum,

这是一个使用PyTorch深度...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。具体而言，它是一个指数加权平均值，用于计算更新步长。

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...

#opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, parameters=model.parameters()) opt = paddle.optimizer.Adagrad(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

你给出了四个不同的优化器，包括SGD、Momentum、Adagrad和Adam。这些优化器都是用来优化神经网络模型的参数的。它们的区别在于具体的优化策略和算法不同，比如SGD只是简单地按照学习率调整参数，而Momentum会加入...

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....

if optim_type == 'Adam': self.optimizer_g = torch.optim.Adam([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'SGD': self.optimizer_g = torch.optim.SGD(optim_params, **train_opt['optim_g']) elif optim_type == 'AdamW': self.optimizer_g = torch.optim.AdamW([{'params': optim_params}], **train_opt['optim_g']) pass else: raise NotImplementedError( f'optimizer {optim_type} is not supperted yet.') self.optimizers.append(self.optimizer_g)这段代码中文含义

这段代码是一个条件语句，根据给定的优化器类型来选择相应的优化器，包括Adam、SGD、AdamW等。其中，参数optim_params是需要优化的参数，train_opt['optim_g']是训练过程中的优化器参数。如果给定的优化器类型不在...

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) 代表使用随机梯度下降（SGD）优化器来更新模型的参数，其中 model.parameters() 表示更新模型中的所有可学习参数，lr=1e-3 表示学习率为0.001。

请解释这段代码：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1)

这段代码是在使用PyTorch库中的torch.optim.SGD类创建了一个名为optimizer的对象，并且将模型参数(model.parameters())和学习率(lr = 1)作为参数传递给SGD优化器。 SGD代表随机梯度下降（Stochastic Gradient ...

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1)，正常情况下，lr多少合适

学习率的大小通常需要根据具体的模型和数据集进行调整，不能一概而论。一般来说，学习率的选择应该遵循以下原则： 1. 如果学习率过小，模型的学习速度就会变得很慢，需要更长的时间才能收敛到最优解。...

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=4.0) model.parameters()在model中我并没有找到parameters()函数?

model.parameters()是PyTorch中内置的一个函数，它会返回一个包含模型参数（权重和偏置）的迭代器。这个函数并不是所有模型都具备的，而是需要模型继承nn.Module类后才能使用。如果你的模型是基于nn.Module的...

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=config.learning_rate) 除了AdamW还有什么优化器

5. RMSprop: RMSprop是一种基于梯度下降算法的自适应优化算法，它通过加权平均的方式来调整每个参数的学习率，能够更好地处理非平稳目标函数的情况。 总之，选择优化器需要根据具体的问题和数据集来进行选择，不同...

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...

start_time = time.time() model.train() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) # 学习率指数衰减，每次epoch：学习率 = gamma * 学习率 # scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) 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

其中，model是一个神经网络模型，optimizer是优化器，config.learning_rate是学习率，total_batch是记录进行了多少个batch，dev_best_loss是验证集上的最佳损失值，last_improve是上次验证集损失下降的batch数，flag...

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...

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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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