optim

pytorch optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有```optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=
HW_68b8·2021-07-25 18:33

Pytorch中的学习率衰减及其用法详解

1.使用库函数进行调整：Pytorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_sheduler
·2021-06-05 12:58

聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

当我们想指定每一层的学习率时：optim.SGD([{'params':model.base.parameters()},{'params':model.classifier.parameters(),
·2021-05-31 11:29

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay
·2021-05-27 13:43

Pytorch 中的optimizer使用说明

与优化函数相关的部分在torch.optim模块中，其中包含了大部分现在已有的流行的优化方法。
·2021-05-24 12:56

深度学习与Pytorch入门笔记

一、基本操作pythonPytorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-optim/一、Anaconda
星时雨星·2021-05-14 16:21

Pytorch中求模型准确率的两种方法小结

deftrain_model(model,train_loader):optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters())loss_func=nn.CrossEntropyLoss
·2021-05-13 13:03

pytorch 优化器(optim)不同参数组,不同学习率设置的操作

optim的基本使用fordo:1.计算loss2.清空梯度3.反传梯度4.更新参数optim的完整流程cifiron=nn.MSELoss()optimiter=torch.optim.SGD(net.parameters
·2021-05-12 10:47

pytorch实现线性回归以及多元回归

供大家参考，具体内容如下最近在学习pytorch，现在把学习的代码放在这里，下面是github链接直接附上github代码#实现一个线性回归#所有的层结构和损失函数都来自于torch.nn#torch.optim
·2021-05-07 18:49

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

ResNet34 on CIFAR-10 基准

pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD
Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18

class torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

参考链接:classtorch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer,T_0,T_mult=1,eta_min=0,last_epoch
敲代码的小风·2021-04-26 11:35

class torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR

参考链接:classtorch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer,max_lr,total_steps=None,epochs=None,steps_per_epoch
敲代码的小风·2021-04-26 11:32

Growth Hacking 笔记20181205

对语言做A/B测试工具视觉网站优化器：Optim
NathalieW·2021-04-24 04:33

pytorch保存模型等相关参数，利用torch.save()，以及读取保存之后的文件

假设网络为model=Net(),optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=args.lr),假设在某个epoch，我们要保存模型参数，优化器参数以及epoch
_曹杰·2021-04-24 03:05

深度学习框架PyTorch入门与实践：第四章 神经网络工具箱nn

除了nn之外，我们还会介绍神经网络中常用的工具，比如优化器optim、初始化init等。
金字塔下的小蜗牛·2021-04-17 19:38

微调ResNet18 on MNIST精度99.59%以上

实现框架pytorch数据增强方法：Normalize训练次数：60阶段学习率[0-20]：0.001||[20-40]：0.0003||[40-60]：0.0001优化器：optimizer=torch.optim.Adam
Fu_Xingwen·2021-04-08 23:23

Pytorch Document学习笔记

1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.ReLU1.4torch.nn.BatchNorm2d2.优化器2.1torch.optim.SGD2.2torch.optim.Adagrad2.3torch.opti
Jichao_Peng·2021-02-15 11:17

1.Yolov5学习率调整策略

1.Yolov5学习率调整策略:lr_scheduler.LambdaLR本代码模拟yolov5的学习率调整，深度解析其中torch.optim.lr_scheduler在yolov5的使用方法，有助于提高我们对该代码的理解
jhsignal·2021-01-29 14:46

深度学习-PyTorch官网学习资料-自用笔记4

深度学习-PyTorch官网学习资料-自用笔记4不同的优化器•torch.optim.Adagrad•torch.optim.Adam•torch.optim.Adamax•torch.optim.ASGD
松松酱·2021-01-14 21:38

一文搞懂pytorch中的学习率优化策略，torch.optim.lr_scheduler

一文搞懂pytorch中的学习率优化策略，torch.optim.lr_schedulertorch.optim.lr_scheduler提供了三种根据epoch训练数来调整学习率（learningrate
jhsignal·2021-01-08 18:02

Pytorch 神经网络nn模块

文章目录1.nn模块2.torch.optim优化器3.自定义nn模块4.权重共享参考http://pytorch123.com/1.nn模块importtorchN,D_in,Hidden_size,
Michael阿明·2020-12-28 16:59

PyTorch学习笔记：torch.optim---Optimizer以及lr_scheduler

本文参考PyTorchoptim文档1概述1.1PyTorch文档：torch.optim解读下图是optim的文档TORCH.OPTIMtorch.optimisapackageimplementingvariousoptimizationalgorithms.Mostcommonlyusedmethodsarealreadysupported
Codefmeister·2020-11-14 09:11

Pytorch入门之一文看懂自动求梯度

2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等）的优化包Pytorch
Ton10·2020-10-05 15:42

torch-1 tensor & optim

开个新坑,pytorch源码阅读..从python代码开始读起.torch/1.tensor.py继承自torch._C._TensorBase,包括各种操作,TODO:随后看cpp代码__abs__,__iter__之类的内建方法requires_grad属性是否需要求导backward(self,gradient=None,retain_graph=None,create_graph=Fals
SunStrike·2020-09-17 11:21

Pytorch学习——优化器

1.优化器的使用pytorch的优化器在torch.optim中，使用时，先定义一个优化器，以adam为例：optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=config.TRAIN.LR
詹詹喵·2020-09-17 05:00

R语言tseries包

关于金融方面的函数：portfolio.optim投资组合组合优化get.hist.quote下载历史财务数据maxdrawdown最大回撤sharpe夏普比率sterlingsterlingratio
troubleisafriend·2020-09-16 23:24

Oracle执行计划不走索引的原因总结

解决方法：可以修改init.ora中的OPTIM
zhibin_086·2020-09-16 08:54

siamfc++中的optimizer具体实现

前面四篇文章讲的是dataloader的实现，这里主题是optimizer常规操作>>>optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum
lightning980729·2020-09-15 20:33

R 语言 optim 使用

stats中的optim函数是解决优化问题的一个简易的方法。
相逢一醉为前缘·2020-09-15 20:48

Oracle_绑定变量窥探测试

绑定变量窥探受隐含参数:_optim_peek_user_binds的限制，自9i之后改参数默认为True,为自动开启状态：查询sqlSQL>colnamefora50SQL>colvaluefora10SQL
奋斗的小鸟_oracle·2020-09-15 09:42

Unity中模型，图片，音频的常用导入设置

Medium、High），压缩值越大网格体的文件越小，但有可能导致网格出现错误，要依据实际情况进行选择——Read/WriteEnabled：读/写启用，如果要对模型的网格进行操作则必须开启此选项——Optim
LLLLL__·2020-09-15 02:17

pytorch中optim灵活设置各层的学习率

我平常设置学习率都是整个网络统一设置，optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)optimizer=optim.SGD([#encoder-weights
起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:18

ndk_stack打印native层崩溃堆栈

需要做件事：1.编译so的时候Application.mk添加APP_OPTIM:=debugNDK_DEBUG=12.打开终端工具，比如windows，打开cmd，输入adblogcat|ndk-stack-sym
sszpf·2020-09-12 23:44

python模块：bisect

学习pytorch的torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR类时，在它的源代码中遇到了这个模块，所以简单学习并记录。
qyhaill·2020-09-12 16:57

Dropout判断可以抵抗过拟合的方法

DropoutLR=0.5model=Net()mse_loss=nn.CrossEntropyLoss()#定义优化器，设置正则化L2optimizer=optim.SGD(model.parameters
那记忆微凉·2020-09-12 05:53

PyTorch torch.optim.lr_scheduler 学习率 - LambdaLR;StepLR;MultiStepLR;ExponentialLR

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。
zisuina_2·2020-09-10 22:59

pytorch系列文档之API：torch.optim.lr_scheduler详解

常用的学习率衰减方法1·torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR()torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,
yrwang_xd·2020-09-10 21:12

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

有的书上写了：forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD
York1996·2020-09-10 21:34

在pytorch中迭代修改学习率lr的大小

optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(1,args.epochs+1):if(epoch>1):lr
Jumi爱笑笑·2020-09-10 20:34

围城书评_书评：优化Java

2018年5月发布的Optim
cunfu6353·2020-09-10 13:09

pytorch torch.optim.lr_scheduler 调整学习率的六种策略

pytorchtorch.optim.lr_scheduler调整学习率的六种策略1.为什么需要调整学习率在深度学习训练过程中，最重要的参数就是学习率，通常来说，在整个训练过层中，学习率不会一直保持不变
baoxin1100·2020-09-10 12:39

pytorch学习笔记十六：torch.optim.lr_scheduler动态调整学习率

有几篇文章总结的很全面，将其贴出来：传送门：pytorch中的学习率调整函数torch.optim.lr_scheduler：调整学习率pytorch优化器学习率调整策略以及正确用法
万能的小黑Alex·2020-09-10 10:18

【Pytorch】自定义学习率

目录Pytorch中的学习率调整有两种方式利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch
mjiansun·2020-08-26 14:46

pytorch中调整学习率: torch.optim.lr_scheduler

classtorch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size,gamma=0.1,last_epoch=-1)设置每个参数组的学习率为lr*\lambda
kevin_nlfd·2020-08-26 13:19

pytorch中lr_scheduler的使用

torch.optim.lr_scheduler.StepLR代码importtorchimporttorch.optimasoptimfromtorch.optimimportlr_schedulerfromtorchvision.modelsimportAlexNetimportmatplotlib.pyplotaspltmodel
Ibelievesunshine·2020-08-26 11:05

pytorch model

目录网络定义model.named_children返回名字和操作model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params
无左无右·2020-08-24 18:03

pytorch 修改权重/字典 key

后的训练添加预训练权重，因为修改卷积层kernel尺寸后，用了新的key名，所以修改了一下．importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.optim.lr_schedulerimport
malimali&Ben·2020-08-23 06:07
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