learning_rate = 1e-3 optim = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate)什么意思

这段代码定义了学习率为0.001的Adam优化器，并将其应用于神经网络net的所有参数。Adam是一种常用的梯度下降优化算法，通过调整参数来最小化损失函数，从而使神经网络更好地拟合训练数据。学习率是优化器中一个重要的超参数，控制每一次参数更新的步长大小，影响训练速度和模型性能。在这里，学习率设置为0.001，即每次参数更新的步长为0.001。

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下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：log_dir = './logs/pretrain' if not os.path.isdir(log_dir): os.makedirs(log_dir) writer = SummaryWriter(log_dir) learning_rate = 1e-4 isp = torch.load('isp/ISP_CNN.pth').cuda() for k,v in isp.named_parameters(): v.requires_grad=False predenoiser = torch.load('./predenoising/PreDenoising.pth') for k,v in predenoiser.named_parameters(): v.requires_grad=False denoiser = RViDeNet(predenoiser=predenoiser).cuda() initial_epoch = findLastCheckpoint(save_dir=save_dir) if initial_epoch > 0: print('resuming by loading epoch %03d' % initial_epoch) denoiser = torch.load(os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pth' % initial_epoch)) initial_epoch += 1 opt = optim.Adam(denoiser.parameters(), lr = learning_rate) # Raw data takes long time to load. Keep them in memory after loaded. gt_raws = [None] * len(gt_paths) iso_list = [1600,3200,6400,12800,25600] a_list = [3.513262,6.955588,13.486051,26.585953,52.032536] g_noise_var_list = [11.917691,38.117816,130.818508,484.539790,1819.818657] if initial_epoch==0: step=0 else: step = (initial_epoch-1)*int(len(gt_paths)/batch_size) temporal_frames_num = 3

import os
import paddle
from paddle import nn
from paddle.nn import functional as F
from paddle.io import DataLoader
from paddle.vision.datasets import ImageFolder
from paddle.optimizer import Adam

from paddle.utils.tensorboard import SummaryWriter

log_dir = './logs/pretrain'
if not os.path.isdir(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)
writer = SummaryWriter(log_dir)

learning_rate = 1e-4
isp = paddle.load('isp/ISP_CNN.pdparams')
for k, v in isp.named_parameters():
    v.stop_gradient = True

predenoiser = paddle.load('./predenoising/PreDenoising.pdparams')
for k, v in predenoiser.named_parameters():
    v.stop_gradient = True
denoiser = RViDeNet(predenoiser=predenoiser)

initial_epoch = findLastCheckpoint(save_dir=save_dir)
if initial_epoch > 0:
    print('resuming by loading epoch %03d' % initial_epoch)
    denoiser.set_state_dict(paddle.load(os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pdparams' % initial_epoch)))
initial_epoch += 1

opt = Adam(denoiser.parameters(), lr=learning_rate)

# Raw data takes long time to load. Keep them in memory after loaded.
gt_raws = [None] * len(gt_paths)
iso_list = [1600, 3200, 6400, 12800, 25600]
a_list = [3.513262, 6.955588, 13.486051, 26.585953, 52.032536]
g_noise_var_list = [11.917691, 38.117816, 130.818508, 484.539790, 1819.818657]

if initial_epoch == 0:
    step = 0
else:
    step = (initial_epoch - 1) * int(len(gt_paths) / batch_size)
temporal_frames_num = 3

# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能，损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来，存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')

这段代码实现了一个自编码器的训练，具体可以分为以下几个步骤：

1.创建一个名为 AutoEncoder 的类，该类继承自 nn.Module，其中定义了编码器和解码器部分的网络结构。

2.定义损失函数为均方误差（MSE）损失。

3.定义优化器为 Adam 优化器，学习率为 learning_rate，L2 正则化系数为 1e-5。

4.定义一个空列表 Train_Loss，用于存储每个 epoch 的训练损失。

5.开始进行训练，循环 num_epochs 次。

6.将模型设为训练模式，即 model.train()。

7.从数据加载器 dataloader 中加载一个批次的图像数据 img。

8.将图像数据 img 转为 PyTorch 变量并放到 GPU 上。

9.将图像输入自编码器模型，得到输出 output。

10.计算输出 output 和原始图像 img 之间的 MSE 损失，并将梯度清零。

11.反向传播计算梯度并更新模型参数。

12.将本次训练的损失 loss 存储到 Train_Loss 列表中。

13.每个 epoch 完成后，输出本次训练的 epoch 数、总 epoch 数、训练损失 loss。

14.将输出的图像保存到样本目录 sample_dir 中。

15.将训练好的模型参数保存到 conv_autoencoder.pth 文件中。

总体来说，这段代码实现了一个自编码器的训练过程，其中的关键步骤包括定义模型、损失函数和优化器，以及训练过程中的前向传播、反向传播和参数更新。