opt = torch.optim.Adam(params=model.parameters(), lr=lr)中params=model.parameters()是什么意思
时间: 2024-05-31 20:09:13 浏览: 11
在 PyTorch 中,模型的参数通常存储在模型的 `parameters` 属性中。`model.parameters()` 返回一个可迭代的对象,其中包含模型中所有可学习参数的引用。在这里,`params` 参数是一个可选参数,用于指定应该优化哪些参数,也就是说,我们可以选择只优化模型中的某些参数。如果我们不指定 `params` 参数,则默认为优化模型中所有的可学习参数。在这个例子中,我们将优化整个模型中的所有参数。
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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)
这段代码是使用PyTorch框架进行模型训练的示例代码。其中:
1. `optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params)`用于定义优化器,其中`learnable_params`表示需要更新的参数。
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 = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)`用于定义学习率调度器,其中`opt`表示要调度学习率的优化器,`milestones`表示调整学习率的epoch数,`gamma`表示学习率调整的倍数。
综合来看,这段代码定义了一个Adam优化器,并使用了学习率衰减策略。在训练过程中,每经过50、100、150个epoch就会将学习率乘以0.1,以便在训练后期更加稳定地收敛。
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支持的列表中,则会抛出一个NotImplementedError异常。最后,将选择的优化器添加到self.optimizers列表中。
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