pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子

我就废话不多说了，直接上代码吧！

其实也不难，使用tertools.chain将参数链接起来即可

import itertools
...
self.optimizer = optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters(), self.decoder.parameters()), lr=self.opt.lr, betas=(self.opt.beta1, 0.999))
...

以上这篇pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对pytorch的函数中的group参数的作用介绍

    1.当设置group=1时: conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=1) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([6, 6, 1, 1]) 另一个例子: conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=3, kernel_size=1, groups=1) conv.weight.data.size() 返回: t

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成torch可以识别的Dataset格式,然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦. import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torch.li

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子

    我就废话不多说了,直接上代码吧! 其实也不难,使用tertools.chain将参数链接起来即可 import itertools ... self.optimizer = optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters(), self.decoder.parameters()), lr=self.opt.lr, betas=(self.opt.beta1, 0.999)) ... 以上这篇pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的

  • 浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

    一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2

  • SQLServer 2012中设置AlwaysOn解决网络抖动导致的提交延迟问题

    SQLServer 2012中设置AlwaysOn解决网络抖动导致的提交延迟问题

    事件起因:近期有研发反应,某数据库从08切换到12环境后,不定期出现写操作提交延迟的问题: 事件分析:在排除了系统资源争用等问题后,初步分析可能由于网络抖动导致同步模式alwayson节点经常出现会话超时等待提交的问题导致. 经过排查,扩展事件里发现不定期出现35202错误,这是一条副本连接恢复的消息. 由于机房网络环境复杂,数据库服务器和应用服务器混用一个交换机,在业务高峰期时,因上联端口流量打满而导致连接失败的情况屡有发生. 既然短期内无法改造网络环境,那就从SQLSERVER服务器自身出发

  • pytorch 优化器(optim)不同参数组,不同学习率设置的操作

    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 for do: 1. 计算loss 2. 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(),lr=0.01,momentum=0.9) for i in range(iters): out = net(inputs) loss = cifiron(out,label) optimiter.zero_grad() # 清空之前

  • 如何在ElementUI的上传组件el-upload中设置header

    目录 在ElementUI上传组件el-upload中设置header element-ui中的upload组件使用总结 在ElementUI上传组件el-upload中设置header 在vue项目中我们发送ajax请求一般都会使用axios,并在axios中设置axios.defaults.baseURL,请求的基本地址,并在请求拦截器中设置headers axios.interceptors.request.use(config=>{   NProgress.start();   // 发

  • 在pytorch中动态调整优化器的学习率方式

    在深度学习中,经常需要动态调整学习率,以达到更好地训练效果,本文纪录在pytorch中的实现方法,其优化器实例为SGD优化器,其他如Adam优化器同样适用. 一般来说,在以SGD优化器作为基本优化器,然后根据epoch实现学习率指数下降,代码如下: step = [10,20,30,40] base_lr = 1e-4 sgd_opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=base_lr, nesterov=True, momentum=0.9) de

  • pytorch中的优化器optimizer.param_groups用法

    optimizer.param_groups: 是长度为2的list,其中的元素是2个字典: optimizer.param_groups[0]: 长度为6的字典,包括['amsgrad', 'params', 'lr', 'betas', 'weight_decay', 'eps']这6个参数: optimizer.param_groups[1]: 好像是表示优化器的状态的一个字典: import torch import torch.optim as optimh2 w1 = torch.r

  • Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

    SGD 随机梯度下降 Keras 中包含了各式优化器供我们使用,但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛,然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能,然后再尝试使用其他优化器. Keras 中文文档中对 SGD 的描述如下: keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 随机梯度下降法,支持动量参数,支持学习衰减率,支持Nesterov动量 参数: lr:大或等于0的浮点数,学习率 momen

  • 如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

    本文主要讨论windows下基于tensorflow的keras 1.找到tensorflow的根目录 如果安装时使用anaconda且使用默认安装路径,则在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow处可以找到(此处为GPU版本),cpu版本可在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow处找到.若并非使用默认安装路径,可参照根目

随机推荐