pytorch筆記 調整網路學習率

1

class
lenet(t.nn.module):
2def
__init__
(self):
3         super(lenet, self).__init__
()4         self.features =t.nn.sequential(
5             t.nn.conv2d(3, 6, 5),
6t.nn.relu(),
7             t.nn.maxpool2d(2, 2),
8             t.nn.conv2d(6, 16, 5),
9t.nn.relu(),
10             t.nn.maxpool2d(2, 2)11)
12#由於調整shape並不是乙個class層，13#
所以在涉及這種操作（非nn.module操作）需要拆分為多個模型
14         self.classifier =t.nn.sequential(
15             t.nn.linear(16*5*5, 120),
16t.nn.relu(),
17             t.nn.linear(120, 84),
18t.nn.relu(),
19             t.nn.linear(84, 10)20)
2122
defforward(self, x):
23         x =self.features(x)
24         x = x.view(-1, 16*5*5)
25         x =self.classifier(x)
26return x

1 model =lenet()

2 optimizer = optim.sgd([, 
3                        
4                       ], lr = 1e-5)

對於 沒有特殊指定學習率，則使用 lr = 1e-5。

sgd的param_groups中儲存著 'params'， 'lr'， 'momentum'， 'dampening'，'weight_decay'，'nesterov'及對應值的字典。

在 class torch.optim.optimizer(params, defaults) 中，提供了 add_param_group(param_group)

函式，可以在optimizer中新增param group. 這在固定與訓練網路模型部分，fine-tuning 訓練層部分時很實用。

1

for p in
optimizer.param_groups:
2     p['
lr'] = rate()

還以以上定義的lenet的optimizer為例，根據上面的定義，有兩個param_groups, 乙個是model.features.parameters()， 乙個是

指數衰減

Pytorch訓練網路時調整學習率

為了得到更好的網路，學習率通常是要調整的，即剛開始用較大的學習率來加快網路的訓練，之後為了提高精確度，需要將學習率調低一點。如圖所示，步長 學習率 太大容易跨過最優解。如下 表示每20個epoch學習率調整為之前的10 optimizer optim.sgd gan.parameters lr 0....

Pytorch 如何訓練網路時調整學習率

為了得到更好的網路，學習率通常是要調整的，即剛開始用較大的學習率來加快網路的訓練，之後為了提高精確度，需要將學習率調低一點。如圖所示，步長 學習率 太大容易跨過最優解。表示每20個epoch學習率調整為之前的10 optimizer optim.sgd gan.parameters lr 0.1,m...

pytorch神經網路學習筆記 2

關係擬合 import torch from torch.autograd import variable import torch.nn.functional as f import matplotlib.pyplot as plt x torch.unsqueeze torch.linspace...