Pytorch中optimizer.param_groups解释

最新推荐文章于 2024-07-25 00:38:11 发布
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本文详细解析了PyTorch中optimizer.param_groups的作用及组成。optimizer.param_groups是一个包含两个字典的列表，第一个字典包含六个参数，用于设置优化器的工作方式，第二个字典可能用于记录优化器的状态。

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Pytorch中optimizer.param_groups解释

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；

pytorch学习率设置——optimizer.param_groups、对不同层设置学习率、动态调整学习率
Chaoy6565的博客
05-02 6865
我的需求：我需要在yolov7中更改其中一层的学习率，但yolov7的学习率是随着eporch的变化动态变化的。
optimizer.param_groups含义分析
ym62033的博客
03-26 699
是一个字典，一般包括[‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘eps’, ‘weight_decay’, ‘amsgrad’, ‘maximize’]等参数（不同的优化器包含的可能略有不同，而且还可以额外人为添加键值对）params就是网络中需要优化的网络参数，在这里需要注意的是传入的网络参数必须使可以迭代的对象。因为这里把整个网络看成了一个param_groups，所以这里的执行结果为：1。a.将多个网络的参数合并到一起，当成一个网络的参数来进行优化一般的赋值方式为。代码执行结果为：1。
pytorch中优化器optimizer.param_groups
我是天才很好
09-09 1万+
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； 参考： https://blog.csdn.net/AWhiteDongDong/article/details/1061
pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]
qq_35037684的博客
07-09 925
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 ...
【人工智能概论】 optimizer.param_groups简介
qq_44928822的博客
06-22 3953
optimizer.param_groups简介
pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]是什么意思
weixin_36670529的博客
04-19 4405
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 ...
对pytorch optimizer中state_dict、state、param_groups的简要理解
weixin_44343319的博客
07-25 1374
state_dict()：一个dict，里面有两个key（state：是一个defaultdict，包含的信息类似于。param_groups：是一个list，包含的信息类似于。
Pytorch中的数据与优化器：Dataset、TensorDataset、DataLoader、optimizer.param_groups
qq_43629945的博客
06-22 1928
torch.utils.data.Dataset、torch.utils.data.TensorDataset、torch.utils.data.DataLoader、optimizer.param_groups
optimizer.param_groups[0]
最新发布
11-22
在PyTorch中，`optimizer.param_groups`是一个列表，其中包含了优化器针对模型的所有参数组（Parameter Group）。每个参数组通常有不同的学习率或者其他特定的学习策略配置，比如权重衰减（weight decay）。 当你...
pytorch优化器（optimizer）中params参数详细介绍
m0_50501767的博客
04-07 5709
（1）如果我们只是想优化一个网络，那么我们就把一整个网络看做一个param_groups，params参数的赋值为model.parameters()。params就是网络中需要优化的网络参数，在这里需要注意的是传入的网络参数必须使可以迭代的对象。a.我们将多个网络的参数合并到一起，当成一个网络的参数来进行优化一般的赋值方式为。因为这里我们把整个网络看做一个param_groups，所以这里我们的执行结果为：1。代码的执行结果为：1。这样我们就可以把多个网络参数合并成一个网络参数进行优化。
对pytorch的函数中的group参数的作用介绍
12-20
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： torch.Size([3, 6, 1, 1]) 可见第一个值为out_channels的
optimizer.param_groups中到底有什么
weixin_52218650的博客
09-29 1742
说白了，optimizer.param_groups是一个列表，装了一个字典，字典中包含keys有['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad']，通过字典操作可以改变其中的参数值。一般来说，用的更多的是设置PyTorch的动态学习率，通过以上调试图片，我们知道了optimizer中包含lr的超参数，所以就可以修改，以下给了一种自写的函数方法。在训练epoch的时候放置即可。话不多说，请看调试图。
pytorch优化器——add_param_group()介绍及示例、Yolov7 优化器代码示例
Chaoy6565的博客
05-03 2174
最近遇到了一个关于优化器的bug，困扰了我很多天，然后自己系统学习了以下pytorch优化器的知识，总结记录如下。
PyTorch 源码分析：Optimizer类
zzxxxaa1的博客
11-05 1938
Pytorch对Optimizer类的实现大部分都在Python上，只有计算用到了C++的部分，所以还是可以继续分析的。 Optimizer类是所有具体优化器类的一个基类。下面一幅图表示一下。 这里我以SGD类为例自下而上地介绍一下。 Optimizer类中重要的成员变量只有两个，self.param_groups和self.state。 self.param_groups用于存储模型参数和优化器本身的一些参数（如学习率等）。 self.state则用于存储更新过程中模型参数对应的各种临.
有关optimizer.param_groups用法的示例分析
xxmy7的博客
07-25 1万+
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索 `optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典； `optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas**', '**eps**', '**weight_decay**', '**amsgrad**', '**maximize**']这7个参数； 下面用的Adam优化器创建了一个`optimizer`变量：..
Pytorch优化器Optimizer
一位在路上的工程师的博客
03-09 2456
pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签
optimizer.state_dict()和optimizer.param_groups的区别
qq_40670510的博客
10-23 1834
pytorch包含多种优化算法用于网络参数的更新，比如常用的SGD、Adam、LBFGS以及RMSProp等。其中首句“所有优化器的基类” 表明所有的优化器都必须继承optimizer类，下面来分析optimizer类的的各个实例函数。
训练中动态调整学习率lr，optimizer.param_groups
热门推荐
bc521bc的博客
01-05 2万+
四、在训练中动态的调整学习率   1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''调整学习率''' # 新建optimizer或者修改optimizer.params_groups对应的学习率 # # 新建optimizer更简单也更推荐，optimizer十分轻量级，所以开销很小 ...
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