关于模型分成多部分时的torch.optim优化设置

PyTorch优化器设置陷阱
最新推荐文章于 2024-12-13 13:01:26 发布
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上次写代码时，backbone encoder是用了别人代码，另外又添加了多分支多layer作为task decoder。

但是开始犯了个很致命的错误，在pytorch设置优化器时，仅使用了:

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay)

这样实际上只优化了部分模型，应该这样设置：

optimizer = torch.optim
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这行代码定义了训练的轮数（epoch）。一个 epoch 意味着模型对整个训练数据集进行一次完整的遍历。在这个例子中，模型会对训练数据进行 11 次完整的遍历。这行代码创建了一个学习率调度器（learning rate scheduler）对象，用于在训练过程中动态调整学习率。这行代码的作用是创建一个优化器对象，该对象会在模型训练期间更新模型的参数。
pytorch构建多模型实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch构建多模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
torch.optim.Adam优化器
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这个例子中，我们首先定义了一个简单的线性回归模型，然后使用 MSE（均方误差）作为损失函数。我们选择了 Adam 作为优化器，并设置了学习率为 0.01。在训练循环中，我们进行前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。最后，我们使用一个简单的测试输入来验证模型的预测能力。
Pytorch中网络不同参数组使用不同优化器
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使用python3.7 torch 写一个LSTM多对一模型
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02-12 230
好的，下面是使用Python 3.7 和 PyTorch 实现一个LSTM多对一模型的代码： import torch import torch.nn as nn class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, ...
input_size = input_features.shape[1] hidden_size = 128 #该变量含义：隐藏层的神经元个数 output_size = 1 #该变量含义：输出特征的维度 batch_size = 16 #该变量含义：批处理的大小，每次模型权重更新时所使用的样本数。 #通过将训练数据分成小批次，可以实现并行计算，提高训练效率。 #较大的 batch size 可能会加速训练，但可能需要更多内存和计算资源。 #较小的 batch size 可能更适合小型数据集或资源受限的情况。常见的 batch size 值通常是 32、64、128 等。 my_nn = torch.nn.Sequential( #该代码含义：模块按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。 torch.nn.Linear(input_size, hidden_size), torch.nn.Sigmoid(), torch.nn.Linear(hidden_size, output_size), ) cost = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') #该代码含义：PyTorch nn.MSELoss() 是均方误差损失函数，这里的含义是定义均方误差损失函数，计算预测值和真实值的平方差平均值 optimizer = torch.optim.Adam(my_nn.parameters(), lr = 0.001) #该代码含义：定义一个Adam优化，用于更新网络参数，学习率为0.001 #torch.optim是一个实现了多种优化算法的包，Adam本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。 #Adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。 # 训练网络 losses = [] for i in range(10000): batch_loss = [] # MINI-Batch方法来进行训练 for start in range(0, len(input_features), batch_size): end = start + batch_size if start + batch_size < len(input_features) else len(input_features) #该代码含义：三元条件表达式，用于确定每个批次数据的结束索引。 xx = torch.tensor(input_features[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True) #该代码含义：是从 input_features 中选取从索引 start 到 end - 1 的元素，将其转换为 torch.Tensor 类型的对象 xx，同时指定数据类型为 torch.float，并设置该张量需要进行梯度计算。 yy = torch.tensor(labels[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True) #
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11-10
- **`torch.optim.Adam`**：是 PyTorch 中实现 Adam 优化算法的类。Adam 是一种自适应学习率的优化算法，它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，在很多深度学习任务中都表现良好。 ```python optimizer = torch.optim...
#训练并保存模型 import torchmetrics lossf = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) metricsf = torchmetrics.Accuracy(task='multiclass', num_classes=len(folder.classes)) for i in range(1): for batchX,batchY in data_loader: #你需要在这里补充具体的代码 device=torch.device("cpu") batchX=batchX.to(device) batchY=batchY.to(device) model=model.to(device) optimizer.zero_grad() outputs=model(batchX) loss=lossf(outputs,batchY) loss.backward() optimizer.step() preds=torch.argmax(outputs,dim=1) metricsf.update(preds,batchY) eploss=loss.item() epaccu=metricsf.compute() print(f'epoch{i+1},loss:{eploss:.4},accu:{epaccu:.4}') metricsf.reset() torch.save(model.state_dict(),'2-2linmeimodel_test.path')
08-13
我们正在训练一个PyTorch模型，需要在每个批次后计算交叉熵损失和多分类准确率，并在每个批次后保存模型（注意：通常我们不会在每个批次后都保存模型，因为这样会占用大量存储空间，但我们可以按照要求实现）。...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim # 定义 MLP 模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim=4, hidden1=16, hidden2=8, output_dim=3): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden1) self.fc2 = nn.Linear(hidden1, hidden2) self.fc3 = nn.Linear(hidden2, output_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 初始化模型 model = MLP() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 模拟一些训练数据 inputs = torch.randn(10, 4) # 10 个样本，每个样本 4 个特征 labels = torch.randint(0, 3, (10,)) # 10 个样本的标签，范围是 0 到 2 # 训练模型 for epoch in range(100): # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch + 1}/100], Loss: {loss.item():.4f}') 请把这里的随机梯度下降算法改成小批量梯度下降算法
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#引入numpy import numpy as np #引入torch import torch #引入数据集,用np中的加载文本功能，加载文本。分割符为逗号。数据类型为32位浮点型 xy = np.loadtxt('diabetes.csv',delimiter=',',dtype=np.float32) #x的数据是用torch中的来自numpy提取数据，：代表所有行，：-1代表除了最后一列的所有列。 x_data = torch.from_numpy(xy[:,:-1]) #y的数据是torch.
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更好地理解为什么要使用list(actor_model.parameters())传入优化器以更新多个模型的参数。
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