pytorch多个网络用一个优化器 / 张生荣

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(it ...

之前有写过一篇如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型在那篇文章里,基本把two-head网络以及构建讲清楚了(如果不清楚请先移步至那一篇博文). 但是我后来发现之前的训练方法貌似有 ...

本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各 ...

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\Anaco ...

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__i ...

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 = ...

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', 'par ...

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to ...

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, ...

为了得到更好的网络,学习率通常是要调整的,即刚开始用较大的学习率来加快网络的训练,之后为了提高精确度,需要将学习率调低一点. 如图所示,步长(学习率)太大容易跨过最优解. 代码如下: 表示每20个ep ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

目录正文评估模型训练 ResNet50 模型正文每个 batch 前清空梯度,否则会将不同 batch 的梯度累加在一块,导致模型参数错误. 然后我们将输入和目标张量都移动到所需的设备上,并 ...

如果不首先想想这句Knuth的名言,就开始进行优化工作是不明智的.可是,你很快写出来加入一些特性的代码,可能会很丑陋,你需要注意了.这篇文章就是为这时候准备的. 那么接下来就是一些很有用的工具和模式来 ...

前言: 收到疯狂的慢查询及请求超时报警,通过metrics分析出来自mysql请求的异常,cli -> show proceslist 看到很多慢查询. 先前该sql是没有的,后面因为数据量的增 ...

问题描述一个用户反映先线一个SQL语句执行时间慢得无法接受.SQL语句看上去很简单(本文描述中修改了表名和字段名): SELECT count(*) FROM a JOIN b ON a.`S` = ...

可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数(包括通过继承得到的父类中的参数) 可示例代码如下: params = li ...

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 ...

目录构建网络定义一个网络 loss Function Backprop 更新权值参考网址构建网络我们可以通过torch.nn包来构建网络,现在你已经看过了autograd,nn在autogr ...

目录一.连接复用二.预连接实现三.源码分析四.优化五.问答一.连接复用对于一个普通的接口请求,通过charles抓包,查看网络请求Timing栏信息,我们可以看到类似如下请求时长信息: ...

目录一.实现过程 1.准备数据 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练过程 5.结果展示二.参考文献一.实现过程 1.准备数据与PyTorch实现多维度特征输入的逻辑回归的方法不同的 ...