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pytorch针对模型的不同部分设置不同学习率

torch.optim中的优化器接收的待学习参数和学习率实际上都是字典型的数据。因此，我们只需要将需要单独训练的模块和对应的学习率以字典形式传入即可。例如：此处，我们有模型model，其中包含part_1和part_2两个子模块，我们想要分别对其设置0.01与0.02的学习率，于是我们可以按照以下语法设

pytorch优化器动态学习率和动量设置（scheduler & momentum）

一、动量（momentum）　可以给优化器加上一个动量，可以有效缓解局部最优问题。　原理上就是让优化过程从　　W = W - lr * dW 　变成　　V = momentum * V - lr * dW 　　W = W + V 　使用示例： from torch import optim ... model = Model() optimizer = optim.SGD(model.paramete

【Kaggle】如何有效避免OOM(out of memory)和漫长的炼丹过程

本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经在之前的博客中介绍过，本文会依次介绍混合精度训练Automatic Mixed Precision, 8-b

【Kaggle】如何有效避免OOM和漫长的炼丹过程

史上最全学习率调整策略lr_scheduler

学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。 import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_schedu

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Advanced Learning Algorithms第二周测验

Practice quiz: Neural Network Training 第 1 个问题：Here is some code that you saw in the lecture: model.compile(loss=BinaryCrossentropy()) For which type of task would you use the binary cross entropy loss function? A classification task that has 3 or mor

UserWarning: Detected call of `lr scheduler.step()` before `optimizer.step()`.

一、完成的错误信息 UserWarning: Detected call of lr scheduler.step() before optimizer.step(). In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: optimizer.step() before lr scheduler.step(). Failure to do this will result in PyTorch skippi

梯度截断代码

梯度截断代码需要添加在loss反向传播后，optimizer.step()前将梯度裁剪到-grad_clip和grad_clip之间 def clip_gradient(optimizer, grad_clip): """ Clips gradients computed during backpropagation to avoid explosion of gradients. :param optimizer: optimize

Pytorch深度学习—学习率调整策略

前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐，此外，在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的，而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下3方面展开，

torch.optim optimizer函数

class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现随机梯度下降算法（momentum可选）。 Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式. 参数： params (iterable) – 待

深度学习入门：SGD

SGD SGD为随机梯度下降法。用数学式可以将 SGD 写成如下的式（6.1）。这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W 。η 表示学习率，实际上会取 0.01 或 0.001 这些事先决定好的值。式子中的←表示用右边的值更新左边的值。如式（6.1）所示，SGD 是朝着梯度方向只

MySQL sql万花油优化

原文：https://www.bilibili.com/video/BV1Z54y1Q7XT -- 查看优化器状态 show variables like 'optimizer_trace'; -- 会话级别临时开启 set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; -- 设置优化器追踪的内存大小 set OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE=100000

Pytorch optimizer

Minima \[f(x,y)=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2 \] \[f(3.0, 2.0)=0.0\\ f(-2.8505118, 3.131312)=0.0\\ f(-3.779310, -3.283186)=0.0\\ f(3.584428, -1.84126)=0.0\\ \]%matplotlib inline import numpy as np, torch, torch.nn.functional as F from matplotlib im

PyTorch中在反向传播前要手动将梯度清零

目的：手动清零可以让使用者自由选择梯度清零的时机,具有更高的灵活性。例如选择训练每N个batch后再进行梯度更新和清零,这相当于将原来的batch_size扩大为N×batch_size.因为原先是每个batch_size训练完后直接更新，而现在变为N个batch_size训练完才更新，相当于将N个batch_size合为

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

现象和原因分析在能确定模型正常的情况下，可能是优化器没有设置正确，一定要加上weight decay的正则化项，和时间衰减的学习率；也有可能是学习率太大，梯度爆炸也可以添加权重初始化项。 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=params.LR, weight_decay=0.00001) lr

Mysql执行计划另外一个工具optimizer trace

在 MySQL 5.6 及之后的版本中，我们可以使用 optimizer trace 功能查看优化器生成执行计划的整个过程。有了这个功能，我们不仅可以了解优化器的选择过程，更可以了解每一个执行环节的成本，然后依靠这些信息进一步优化查询。举例 SET optimizer_trace="enabled=on"; SELECT * FROM

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult=1, \ eta_min=0, last_epoch=- 1, verbose=False) 使用余弦退火来设置每个参数组的学习率. - optimizer (Optimizer) – Wrapped optimizer. 优化器 - T_0 (int) – Number of iterations fo

A Modified Particle Swarm Optimizer

A Modified Particle Swarm Optimizer 一种改进的粒子群优化算法 Yuhui Shi and Russell Eberhart 1998 摘要：　　本文在原有的粒子群算法中引入了一个新的参数--惯性权重。仿真结果表明，该新参数对粒子群优化算法具有显著而有效的影响。 1. INTRODUCTION 2. A MODIFIED PART

Pytorch常用的对象类和继承机制（如果有）

　　参考资料：　　Pytorch这个深度学习框架在设计的时候嵌入了非常丰富的继承机制。在通用的深度学习算法中使用到的组件其实都继承于某一个父类，比如：Dataset，DataLoader，Model等其实都蕴含了一个继承机制。这篇随笔打算梳理并剖析一下Pytorch里的这样一种继承现象。请注意，继承后的子

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau解疑记录

最近需要使用torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau,但是没有看过相关论文,网上有很多相关的资料在threshold环节都很模糊. 我对这个API主要有两个问题: 应用ReduceLROnPlateau, 是如何改变学习率的(或者说,新的学习率是放在optimizer还是lr_scheduler里的)?threshold

【笔记】pytorch 中学习率调整函数： torch.optim.lr_scheduler 。。。

附： https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10895397.html 注1：注2：注3：正文： import torch import torch.nn as nn from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR import itertools initial_lr = 0.1 class model(nn.Module): def __init__(self):

PyTorch可视化动态调整学习率lr_scheduler

坚持写博客，分享自己的在学习、工作中的所得给自己做备忘对知识点记录、总结，加深理解给有需要的人一些帮助，少踩一个坑，多走几步路尽量以合适的方式排版，图文兼有如果写的有误，或者有不理解的，均可在评论区留言如果内容对你有帮助，欢迎点赞

AlexNet白板复现

1.网络结构 2.一些新知学习 3.遇到的问题（1）class AlexNet(nn.Module):中，Module的M要大写；（2）第一个全连接层nn.Linear(256*5*5, 4096)中，经计算应该是66，但是运行代码的过程中，发现55才是正确的？？？？？（3）训练过程中的参数更新： optimizer.zero_grad() # 将梯度归零 l.backward() # 反向

pytorch线性回归函数解惑

pytorch线性回归函数解惑定义模型损失函数优化函数训练模型验证环节定义模型 class LinearRegression(nn.Module): 在pytorch中，不管是自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承Module类完成的。在定义网络的时候，需要重新构建 _ init _ 和 forward 函数损失函数 cr

pytorch with Automatic Mixed Precision(AMP)

PyTorch 源码解读之 torch.cuda.amp: 自动混合精度详解 - 知乎 Automatic Mixed Precision examples — PyTorch 1.9.1 documentation torch.cuda.amp 提供了较为方便的混合精度训练机制：用户不需要手动对模型参数 dtype 转换，amp 会自动为算子选择合适的数值精度对于反向传播