怎样获得adam优化器的当前学习率
时间: 2023-11-19 10:51:36 浏览: 51
要获得Adam优化器的当前学习率,可以使用以下代码:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 创建Adam优化器
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
# 获取当前学习率
current_lr = optimizer.learning_rate.numpy()
```
其中,`learning_rate`是Adam优化器的学习率参数,`current_lr`即为当前学习率。
相关问题
flax当中如何查看optax创建的adam优化器的学习率
在 Flax 中,可以通过 `optax` 库创建 Adam 优化器,并使用 `optax.Adam` 类来设置学习率。要查看 Adam 优化器的学习率,可以使用 `optax.adam.get_schedule` 函数。以下是一个示例代码:
```python
import jax
import jax.numpy as jnp
import optax
# 创建 Adam 优化器
learning_rate = 0.001
adam_optimizer = optax.Adam(learning_rate=learning_rate)
# 获取学习率
params = adam_optimizer.init_state()
schedule = optax.adam.get_schedule(params)
lr = schedule[0](step=0) # 这里的 step 参数可以设置为当前的训练步数
print(f"Adam 优化器的学习率为: {lr:.6f}")
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个 Adam 优化器,并设置了学习率为 0.001。然后,我们使用 `optax.adam.get_schedule` 函数获取学习率的调度表。最后,我们通过调用调度表中的函数来获取学习率,传入的 `step` 参数可以设置为当前的训练步数。在示例中,我们传入了 0 来获取初始的学习率。你可以根据需要将 `step` 参数设置为你想要查看的特定步数。
adam优化器和sgd优化器
Adam优化器和SGD(Stochastic Gradient Descent)优化器是深度学习中常用的两种优化算法,它们有以下几个方面的不同:
1. 学习率:SGD优化器通常需要手动设置学习率,而Adam优化器可以自适应地调整每个参数的学习率,从而更好地适应不同参数的梯度变化情况。
2. 动量:SGD优化器可以使用动量来加速梯度下降过程,而Adam优化器不需要使用动量,因为它已经包含了一阶和二阶矩估计,可以自适应地调整每个参数的更新量。
3. 参数更新方式:SGD优化器的参数更新方式比较简单,只需要根据当前参数的梯度和学习率来更新参数;而Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计,并根据这些估计来计算每个参数的更新量。
4. 计算量:由于Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计,因此计算量比SGD优化器更大。
总体来说,Adam优化器相对于SGD优化器具有更快的收敛速度和更好的泛化性能,但计算量较大。在深度学习中,通常会使用Adam优化器作为默认的优化算法,但在某些情况下,SGD优化器也可能会更好地适应一些数据集和模型。