optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
时间: 2024-05-26 08:16:33 浏览: 6
这行代码是使用随机梯度下降(SGD)优化器来更新模型参数,学习率为0.001。SGD是一种常用的优化算法,它通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数,使得损失函数不断减小,从而提高模型的性能。学习率决定了每次参数更新的步长,越大则更新越快,但可能会导致震荡或不收敛,而太小则更新较慢,可能需要更多的迭代次数才能达到最优解。
相关问题
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
这段代码是用来定义损失函数和优化器的。
`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于多分类问题的损失函数,它结合了 `nn.LogSoftmax()` 和 `nn.NLLLoss()` 两个操作,所以不需要在模型中再加上 `nn.LogSoftmax()`。
`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。
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。
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