pytorch查看adam学习率 / 张生荣

pytorch实现查看当前学习率

在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率 print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']) 补充知识:Pyt ...

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(des ...

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知 ...

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...

Pytorch 学习率衰减及其用法学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一,在神经网络的训练过程中,当accuracy出现震荡或loss不再下降时,进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段,很多时候能 ...

大家还是直接看代码吧~ netG = Generator() print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG. ...

目录 pytorch查看模型model参数parameters pytorch查看模型参数总结 1:DNN_printer 2:parameters 3:get_model_complexity_in ...

目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇 ...

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

目录下载安装anaconda 如何验证是否已经安装成果管理环境查看计算机GPU型号是否支持coda 安装pytorch 查看驱动版本进入pytorch首页PyTorch 检验安装是否成果检查 ...

训练好了一个网络,想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过,可以直接读取网络里面的参数,如果一直是随机初始化的值,则证明训练代码有问题,需要改. 下面介绍如何直接读取网络的weight 和 bias ...

目录 1. 卸载原始的驱动 2. 下载新显卡驱动 2.1 安装显卡驱动 3 安装cuda 查看nvcc -V cudatoolkit 4. 安装cudnn 5. 安装anaconda 添加环境变量替 ...

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, ...

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 = ...

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...