optim 第4页

torch.optim 之如何调整学习率lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learningrate）的方法。学习率的调整应该是在优化器更新之后。

仙女修炼史·2023-01-18 03:52

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器一、优化器二、例子一、优化器参考：优化器(Optimizer)torch.optim二、例子使用SGD优化器，观察每一轮epoch后损失的变化。

Mr庞.·2023-01-17 22:07

PyTorch教程（7）优化器

求则得之，舍则失之·2023-01-17 11:59

pytorch模型调参、训练相关内容

目录调整学习率微调修改指定层，其余参数不变第三方库timm半精度数据增强调参参考调整学习率PyTorch已经在torch.optim.lr_scheduler为我们封装好了一些动态调整学习率的方法。

Gu_NN·2023-01-15 15:32

【pytorch: can't optimize a non-leaf Tensor】

fromtorchimportoptimweights=torch.rand(2,1,128,416)weights.requires_grad=Trueweights=weights.cuda()optimizer=optim.Adam

npkhgl·2023-01-15 12:42

pytorch遇到的bug记录—1

1.ValueError:can’toptimizeanon-leafTensor主要原因：torch.optim优化的参数必须满足is_leaf=True。

羊藤枝·2023-01-15 12:42

Python3中.pyi文件介绍

在看PyTorch代码时，在一些模块中经常会发现.pyi文件，如下图所示，是PyTorch中torch/optim模块中的.pyi文件：每种实现优化算法的.py文件，都有一个对应的.pyi文件，每个.pyi

fengbingchun·2023-01-14 22:35

如何使用MindSpore自定义优化器

如何使用MindSpore自定义优化器引言动机层归一化的缺陷自适应梯度裁剪如何用MindSpore自定义优化器并且实现AGC_SGDmindspore.nn.optim.Momentum使用MindSpore

好名字可以让朋友..更容易记住你·2023-01-14 03:55

pytorch DataParallel 多GPU使用

[0,1,2,3]model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel(model,device_ids=device_ids)optimizer=optim.SGD

genous110·2023-01-14 03:53

技术干货 | MindSpore 自研高阶优化器源码分析和实践应用

THOR算法的部分内容当前已经在MindSpore中开源，源码位置：https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/mindspore/nn/optim

昇思MindSpore·2023-01-14 03:51

torch.optim.SGD

torch.optim.SGD文章1：pytorch优化器详解：SGD（重点）文章2：[torch]optim.sgd学习参数文章3：Torch中optim的sgd(Stochasticgradientdescent

雁瑜彭·2023-01-13 00:59

lr_scheduler.StepLR调整学习率机制

lr_scheduler.StepLR调整学习率机制可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整；torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率

雁瑜彭·2023-01-13 00:59

【transformer】【pytorch】TransFG代码【Scheduler.py】

LambdaLR类：torch.optim.lr_scheduler作用是，可以自定义学习率学习曲线，官方代码如下：lassLambdaLR(_LRScheduler):"""Setsthelearningrateofeachparametergrouptotheinitiallrtimesagivenfunction.Whenlast_epoch

剑宇2022·2023-01-12 21:07

深度学习调参大法-学习率动态调整

本文将介绍一下六种动态学习率的调整optim.StepLR,optim.MultiStepLR,optim.LambdaLR,optim.ExponentialLR,optim.CosineAnnealingLR

别怕，我是光！·2023-01-12 19:09

深度学习训练之学习率LR系统总结

ReduceLROnPlateau1、StepLR先上API：#optimizer：优化器#step_size：每隔多少epoch改变学习率lr#gamma=0.1：训练到这一部分epoch×上一epoch的lrtorch.optim.lr_schedule

全息数据·2023-01-12 19:38

使用Google的Colab+pytorch

pipinstallscapy#K80gpufor12hoursimporttorchfromtorchimportnn,optim#fromtorchtextimportdatasetsfromtorchtext.legacyimport

love1005lin·2023-01-12 17:28

torch.optim.lr_scheduler.StepLR()函数

越来越接近globalmin,若不降低LR,就会导致loss在最小值左右来回跳动(因为LR较大的缘故),因此,随着训练轮数的增加,我们因该逐步减小LR,以更快的达到globalmin并减小局部震荡,这就是optim.lr_scheduler.StepLR

怎样才能回到过去·2023-01-11 20:51

WGAN-GP实战

下面就来看一下WGAN-GP实战看一下WGAN如何解决training不稳定的问题加了个1.3gradientrpenalty函数wgan.pyimporttorchfromtorchimportnn,optim

hxxjxw·2023-01-11 06:13

Pytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS 含代码

目录写在前面一、牛顿法1.看图理解牛顿法2.公式推导-三角函数3.公式推导-二阶泰勒展开二、BFGS公式推导三、L-BFGS四、算法迭代过程五、代码实现1.torch.optim.LBFGS说明2.使用

小殊小殊·2023-01-10 06:24

torch.optim.SGD()

其中的SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法PyTorch的优化器基本都继承于"classOptimizer"，这是所有optimizer的baseclasstorch.optim

echo_gou·2023-01-09 21:34

PyTorch 入坑七：模块与nn.Module学习

torch.cuda模块torch.nn模块torch.nn.Parameter*torch.nn.Module(本文重点)*torch.nn.functionaltorch.nn.inittorch.optim

龙俊杰的读书笔记·2023-01-09 07:59

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时

blue_sky_wait_me·2023-01-08 12:46

【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】

目录1.梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别2.读取训练数据3.从零实现3种梯度算法并进行训练3.1梯度下降训练结果3.2随机梯度下降将结果3.3小批量随机梯度下降结果4.使用Pytorch的optim.SGD

阿_旭·2023-01-07 20:21

Pytorch:函数的手动梯度计算方法

学习torch,掌握tensor,autograd,Variable,nn,nn.Module,loss,optim,Dat

三世·2023-01-07 20:42

IRM最小实现代码详解

IRM最小实现代码详解torch.nn.Parametertorch.optim.SGDtorch.nn.MSELossexample_1函数在上一篇的基础上，详细解释IRM代码中每一个函数的用法与作用

Leepupupu·2023-01-07 09:36

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD

ZDA2022·2023-01-07 09:35

PyTorch torch.nn从头开始【详解附代码】

torch.nn`MNIST数据下载1.Neuralnetfromscratch(不用torch.nn)2.Usingtorch.nn.functional3.使用nn.Module重构4.nn.Linear5.optim6

qq_39809262·2023-01-06 11:15

P7选修深度学习介绍

深度学习介绍_哔哩哔哩_bilibiliPytorch中训练DNN的概述，首先是DefineNeuralNetwork、LossFunction、Optimizer，这三步用到了torch.nn和torch.optim

落雪snowflake·2023-01-05 17:04

torch.optim.lr_scheduler 不同的学习率调整策略

1.torch.optim.lr_scheduler.StepLRtorch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size,gamma=0.1,last_epoch

weiweiweimengting·2023-01-02 09:38

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=params.LR,weight_decay=0.00001)lr_scheduler=torch.optim.lr_s

ImangoCloud·2023-01-02 07:49

Swin学习笔记

SwinTransformer训练设置：1.RegularImageNet-1Ktrainingoptimizer:AdamWfor300epochsfromtorchimportoptimasoptimoptimizer=optim.AdamW

小机灵鬼~·2023-01-01 14:55

torch踩坑

报错NameError:name'nn'isnotdefined解决方法：加入此语句,定义nnimporttorch.nnasnn初始化优化器时：#初始化优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters

华天雪 L.W·2022-12-31 15:48

pytorch应用（入门2）一维线性回归

目录nn.Module（模组）torch.optim(优化)模型的保存和加载一维线性回归代码如下：均方差损失函数nn.MSELoss()model.parameters()的理解与使用torch.autograd.Variableoptimizer.zero_grad

懒回顾，半缘君·2022-12-31 15:44

L09_卷积神经网络之CIFAR图片识别

4.F用来调用下属激活函数5.optim调用优化器importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisi

槿年的槿年·2022-12-31 08:19

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-优化器

1.TORCH.OPTIMtorch.optim—PyTorch1.11.0documentation（1）如何用优化器举例如下：a.构造优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters

润叶~·2022-12-30 08:46

自定义神经网络入门-----Pytorch

正例和负例准确率P召回率R准确率ACCP-R曲线--APnn.Module类全连接层感知机类使用nn.Sequential进行构造使用randn函数进行简单测试损失函数nn.functionalnn.optim

Miracle Fan·2022-12-30 08:39

Pytorch中一些优化器的使用

1、torch.nn.optim.Adam()torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)[source

zihao_c·2022-12-30 07:04

PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()

optimizer.zero_grad()-云+社区-腾讯云model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer=optim.Optimizer

Wanderer001·2022-12-29 12:23

python zero_grad()

有两种方式直接把模型的参数梯度设成0：model.zero_grad()optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.parameters

wanttifa·2022-12-29 12:52

搭建网络与绘图

pytorch想在一个优化器中设置多个网络参数的写法importitertoolsself.optimizer=optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters

yyk_shadow·2022-12-29 11:31

Pytorch英文官方文档学习笔记(三、Torch.nn及torch.optim)

一、nn.Module的使用EverymoduleinPyTorchsubclassesthenn.Module自己定义的每个module都一定是nn.Module的子类pytorch在nn.Module中，实现了__call__方法，而在__call__方法中调用了forward函数。主要自带参数和方法：model.state_dict()方法和model.parameters()方法weigh

InsaneGe·2022-12-28 01:25

pytorch入门——个人总结

tensor数组三、pytorch的运算四、pytorch.autofrad()中的Variable对象五、pytorch自定义模型六、pytorch损失函数定义(lostfunction)七、pytorch.optim

ZeroRains·2022-12-28 01:24

在一个优化器中设置多个网络参数的写法

目前网络上的大部分信息都是采用Itertools.chain()将参数融合在一起：importitertools...optimizer=optim.Adam(itertools.chain(model1

六路火车·2022-12-27 21:22

pytorch优化器传入两个网络参数

optimizer=torch.optim.Adam([{'params':model_one.parameters()},{'params':model_two.parameters(),'lr':1e

kang910042009·2022-12-27 21:40

optimizer.step() 和 scheduler.step() 的区别

定义：optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)#优化器使用Adam。

啊啦灯神叮·2022-12-27 10:33

[pytorch] torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率

[pytorch]torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率torch.optim.lr_scheduler.LambdaLRtorch.optim.lr_scheduler.StepLRtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLRtorch.optim.lr_scheduler.ExponentialLRtorch.optim.lr_sched

一点也不可爱的王同学·2022-12-27 10:32

loss.backward(),scheduler(), optimizer.step()的作用

optimizer.step()，scheduler()四个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.SGD

脱坑diary·2022-12-27 10:32

【python学习】简述pytorch中optimizer.step()的用法

htmpytorch里面的Optimizer和optimizer.step()用法_wangxiang的博客-CSDN博客_optimizer.step()用法参考官方文档链接当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD

s1k9y9·2022-12-27 10:01

optimizer.step()模型参数不更新，输出梯度为0

深度学习实验中遇到了这样一个问题，使用torch.optim.Adam()优化器训练网络更新参数，但是奇怪的是参数一直不更新，loss也一直不变，使用[x.gradforxinsolver.param_groups

杰伦的大眼睛·2022-12-27 10:00

optimizer.step()和scheduler.step()的区别

通常我们有optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9

blue_sky_wait_me·2022-12-27 10:30

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