请解释以下代码:optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
时间: 2023-05-29 13:03:25 浏览: 45
这段代码是在PyTorch中创建一个Adam优化器对象。Adam是一种基于梯度下降算法的优化器,可用于训练神经网络。model.parameters()返回模型中所有可训练参数的迭代器,lr参数是学习率,用于控制每次参数更新的步长。所以这行代码的意思是,创建一个Adam优化器对象,该对象将用于训练模型中的所有可训练参数,并且学习率为args.lr。
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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)
这段代码是使用 PyTorch 中的 Adam 优化器来优化模型的参数。Adam 优化器是一种自适应学习率优化算法,可以根据参数的梯度自适应地调整学习率。lr 参数指定了初始学习率,optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) 表示对所有模型参数应用同一个学习率。而对于一些特殊的参数,如 model.conv3.parameters(),可以通过将其单独列出来,并使用字典的形式来指定不同的学习率或其他优化参数,例如:{'params': model.conv3.parameters(), 'lr': args.lr * 0.1}。
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)
这段代码是用于选择优化器的,根据 `args.optim` 的不同值,选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。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,它针对每一层的学习率做出不同的调整,以加速训练过程并提高模型性能。在代码中,`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。