pytorch 为不同层设置学习率

最新推荐文章于 2024-09-29 09:48:18 发布
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#Pytorch #Finetune #迁移学习

博客围绕Pytorch展开，涉及迁移学习和Finetune相关内容。迁移学习可利用已有模型知识，Finetune能在新任务上微调模型，借助Pytorch可高效实现这些信息技术操作。
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PyTorch 2.5

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

PyTorch设置指定层的学习率
.
03-24 562
上述代码中，features参数组的学习率被设置为0.0001，而classifier参数组的学习率则为0.001。在使用深度学习进行模型训练时，合理地设置学习率是非常重要的，这可以大幅提高模型的训练速度和精度。现在，如果我们想要改变某些层的学习率，可以通过修改optimizer.param_groups中的元素实现。通过修改optimizer.param_groups参数中的元素，我们可以自由地改变每个层的学习率，从而更好地控制模型的训练行为。在参数组的字典中，'lr’键对应了当前学习率的值。
在PyTorch中为不同参数设置不同的学习率
VnReact的博客
09-17 418
然而，有时候我们希望为不同的模型参数设置不同的学习率，以便更好地优化模型。在上面的代码中，我们使用了一个简单的循环来训练模型。在每个训练步骤中，我们首先进行前向传播和计算损失，然后调用optimizer.zero_grad()来清除梯度，接着进行反向传播和优化，最后打印训练信息。在上面的代码中，我们使用了一个字典来定义每个参数组的学习率。在这个例子中，我们将线性层的权重的学习率设置为0.001，偏置项的学习率设置为0.01。在上面的代码中，我们使用了SGD优化器，并将定义好的参数组和学习率传递给优化器。
Pytorch系列2：实现不同层设置不同的学习率
xddwz的博客
05-17 2139
1、选择要调整的学习率对应的层，这里以conv5为例“ net = net() lr = 0.001 conv5_params = list(map(id, net.conv5.parameters())) base_params = filter(lambda p: id(p) not in conv5_params, net.parameters...
pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式，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
pytorch不同的层设置不同的学习率
AI浩
03-09 1059
import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], ...
Pytorch：找到对应的层，并在不同层设置不同的学习率
A3201231998的博客
12-14 898
在使用一些预训练模型的过程中，通常要对“预训练模型”，“自己自定义的层”设置不同的学习率。 那么如何去设置不同的学习率呢？ 0. 准备 为了接下来可视化的方便，推荐使用pip install torch-summary安装 torch-summary 这个包，可以用来可视化网络。 1. 找到对应的层 pytorch的模型是基于类构建的，目前找到的最好方法是直接 print对应的模型，这里我们使用resnet50举例 import torchvision model = torchvision.models.
PyTorch 学习笔记（五）：Finetune和各层定制学习率
人工智能技术学习与分享
03-20 3082
本文截取自《PyTorch 模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial 文章目录一、Finetune之权值初始化第一步：保存模型参数第二步：加载模型第三步：初始化二、不同层设置不同的学习率补充： 我们知道一个良好的权值初始化，可以使收敛速度加快，甚至可以获得更好的精度。而在实际应用中，我们通常采用一个已经训...
pytorch -不同网络层设置不同学习率
小程的博客
05-08 1365
pytorch -不同网络层设置不同学习率 当使用预训练模型时，如果对主干网络以外的网络分支进行了单独的修改并进行初始化，而主干网络层的参数仍采用预训练模型的参数进行初始化，则希望在训练过程中，主干网络只进行微调，不需要过多的改变参数，因此设置较小的学习率，而修改后的网络分支需要以较大的步子进行收敛，学习率设置需要大一点。 具体代码示例： params = [ {"params": [value] for _, value in model.module.sharedNet.named_pa
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 7095
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。
Pytorch采用不同的学习率训练网络
guls999的博客
12-12 870
Pytorch采用不同的学习率训练网络 为了fine-tuning网络，经常会让有预训练参数的层的学习率比较小，而新的层的学习率比较大。然后看了网上很多的教程，都是这样去定义参数组的： # eg. import torch from torchvision.models.vgg import vgg16_bn from torch import optim num_classes = 2 lr ...
逐层指定学习率
weixin_30838873的博客
08-30 160
为不同的层指定相应的学习率可能会有些用处，印象中，这个在caffe里面是在定义网络时指定的，用mxnet后一直没用到过。这放一些字符，以备查。 接口 思路来自于官网。 但在optimizer.py中，相应的接口为set_lr_mult(self, args_lr_mult)。 其思路是：在 mod._optimizer 内部定义一个字典以记录每个参数的学习率乘子。 值得注意的是，从程序上来看，这个...
Pytorch不同层设置不同学习率
热门推荐
呆呆象呆呆的博客
08-24 1万+
1 主要目标 不同的参数可能需要不同的学习率，本文主要实现的是不同层中参数的不同学习率设置。 尤其是当我们在使用预训练的模型时，需要对一些除了主干网络以外的分支进行单独修改并进行初始化，其他主干网络层的参数采用预训练的模型参数进行初始化，这个时候我们希望在进行训练过程中，除主干网络只进行微调，不需要过多改变参数，因此需要设置较小的学习率。而改正后的其它层则需要以较大的步子去收敛，学习率往往要设置大一点。 2 针对全局的统一学习率设置 根据你选择的优化器的类把具体设置的lr作为可选参数的一部分传入到新建的优化
pytorch 指定网络不同部分使用不同学习率
qq_40671063的博客
01-08 2313
pytorch 指定网络不同部分使用不同学习率
在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能，优化深度学习模型
最新发布
deephub
09-29 5177
加载预训练的ResNet18模型# 修改最后的全连接层以适应新的分类任务num_classes=10 # 假设新任务有10个类别层级学习率设置是一种强大的优化技术，特别适用于迁移学习和微调预训练模型的场景。通过精心设计的学习率策略，可以在保留预训练模型通用特征的同时有效地适应新任务。结合其他高级技巧，如渐进式解冻、层适应学习率，可以进一步提升模型的训练效率和性能。在实际应用中，最佳的学习率配置往往需要通过实验来确定。建议研究者根据具体任务和模型架构进行适当的调整和实验，以获得最佳的训练效果。
pytorch分层学习率设置
qq_26974921的博客
05-30 390
【代码】pytorch分层学习率设置。
如何固定权重，对某些层得学习率改为0？
qq_44089890的博客
05-02 1342
在训练深度神经网络时，有时需要固定某些层或参数不进行更新。可以使用PyTorch提供的nn.Module中的parameters()方法来获得所有需要学习的参数，并使用torch.optim.SGD()等优化器的param_groups参数来控制不同层的学习率。通过将学习率设为0，就可以固定某些层或参数的权重。在上面的代码中，我们将第1个全连接层的权重设为0.01的学习率，第1个全连接层的偏置设为0.02的学习率。我们还将第1个卷积层和第2个卷积层的权重都设置为0的学习率。
pytorch常用的学习率设置方式
梦的灰色边沿...
08-05 2391
文章目录1、LambdaLR自定义学习率调整方式2、StepLR分阶段更新学习率3、MultiStepLR顶点分阶段更新学习率4、ExponentialLR指数衰减更新学习率5、CosineAnnealingLR余弦更新学习率5、ReduceLROnPlateau自适应调整学习率6、CyclicLR循环学习率7、自定义学习率8、完整的测试程序 1、LambdaLR自定义学习率调整方式 torch....
【pytorch】不同层设置不同学习率
rocking_struggling的博客
08-09 2882
尤其是当我们在使用预训练的模型时，需要对一些除了主干网络以外的分支进行单独修改并进行初始化，其他主干网络层的参数采用预训练的模型参数进行初始化，这个时候我们希望在进行训练过程中，除主干网络只进行微调，不需要过多改变参数，因此需要设置较小的学习率。好像只能对一个具体的层进行参数的学习率设置，而不能再细化下去对每个层的不同位置的参数进行学习率的精细调整（因为它需要可以构成一个参数组的可迭代索引对象）不同的参数可能需要不同的学习率，本文主要实现的是不同层中参数的不同学习率设置。...
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