adamw优化器调用
时间: 2023-10-06 18:06:33 浏览: 83
AdamW默认的余弦退火法中周期T设置的是多少?
C知道:adamw优化器是一种基于Adam优化器的改进版本,它结合了权重衰减(Weight Decay)和Warmup学习率调度(Learning Rate Schedule)。使用adamw优化器可以帮助模型更快地收敛并提高泛化能力。
在使用PyTorch中调用adamw优化器,你需要先导入相关的库和模块,然后创建你的模型和优化器对象。下面是一个示例代码:
```python
import torch
from transformers import AdamW
# 创建模型和优化器对象
model = YourModel()
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
# 在训练循环中使用优化器
for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
loss = compute_loss(outputs, labels)
# 梯度计算和反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在创建adamw优化器对象时,你需要传入模型的参数和一些相关的超参数,例如学习率(lr)和权重衰减(weight_decay)。然后,在训练循环中,你可以使用optimizer对象对梯度进行计算、反向传播和更新参数。
希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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