torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。
使用 torch.optim,必须构造一个 optimizer 对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数。
例如:
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001)
构造方法
Optimizer 的 __init__ 函数接收两个参数:第一个是需要被优化的参数,其形式必须是 Tensor 或者 dict;第二个是优化选项,包括学习率、衰减率等。
被优化的参数一般是 model.parameters(),当有特殊需求时可以手动写一个 dict 来作为输入。
例如:
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9)
这样 model.base 或者说大部分的参数使用 1e-2 的学习率,而 model.classifier 的参数使用 1e-3 的学习率,并且 0.9 的 momentum 被用于所有的参数。
梯度控制
在进行反向传播之前,必须要用 zero_grad() 清空梯度。具体的方法是遍历 self.param_groups 中全部参数,根据 grad 属性做清除。
例如:
for input, target in dataset: def closure(): optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() return loss optimizer.step(closure)
调整学习率
lr_scheduler 用于在训练过程中根据轮次灵活调控学习率。调整学习率的方法有很多种,但是其使用方法是大致相同的:用一个 Schedule 把原始 Optimizer 装饰上,然后再输入一些相关参数,然后用这个 Schedule 做 step()。
比如以 LambdaLR 举例:
lambda1 = lambda epoch: epoch // 30 lambda2 = lambda epoch: 0.95 ** epoch scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=[lambda1, lambda2]) for epoch in range(100): train(...) validate(...) scheduler.step()
上面用了两种优化器
优化方法
optim 库中实现的算法包括 Adadelta、Adagrad、Adam、基于离散张量的 Adam、基于 ∞ \infty∞ 范式的 Adam(Adamax)、Averaged SGD、L-BFGS、RMSProp、resilient BP、基于 Nesterov 的 SGD 算法。
以 SGD 举例:
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9) optimizer.zero_grad() loss_fn(model(input), target).backward() optimizer.step()
其它方法的使用也一样:
opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=0.1, betas=(0.9, 0.99) opt_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=0.1, alpha=0.9) ... ...
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]