关键词：

def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr):
    """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 2 epochs"""
    # optimizer表示优化器对象
    lr *= (0.1 ** (epoch // 2))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

从零实现深度学习框架——学习率调整策略介绍

...Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不使用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模型。本系... 查看详情

pytorch学习笔记3.深度学习基础(代码片段)

...多分类22.全连接层23.激活函数与GPU加速24.测试根据龙良曲Pytorch学习视频整理，视频链接：【计算机-AI】PyTorch学这个就够了！(好课推荐)深度学习与PyTorch入门实战——主讲人龙 查看详情

第十七篇pytorch学习率调整策略

文章目录摘要1、对不同层设置不同的学习率应用举例2、等间隔调整学习率StepLR应用举例3、按需调整学习率MultiStepLR应用举例4、指数衰减调整学习率ExponentialLR应用举例5、余弦退火调整学习率CosineAnnealingLR应用举例6、自适应调整... 查看详情

pytorch动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降(代码片段)

0为什么引入学习率衰减？我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗ gradient W+=\\alpha*\\textgradientW+=α∗ gradient 学习率α\\alphaα控制... 查看详情

dl：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码(代码片段)

DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码目录深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码defsc... 查看详情

李沐《动手学深度学习》第二版pytorch笔记1环境搭建(代码片段)

李沐《动手学深度学习》第二版pytorch笔记1搭建环境文章目录李沐《动手学深度学习》第二版pytorch笔记1搭建环境此时尚有耐心虚拟环境搭建创建虚拟环境查看已有的虚拟环境激活虚拟环境安装深度学习框架和d2l软件包安装d2l安... 查看详情

pytorch动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降(代码片段)

0为什么引入学习率衰减？我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗ gradient W+=\\alpha*\\textgradientW+=α∗ gradient 学习率α\\alphaα控制... 查看详情

学习笔记：深度学习——基于pytorch的bert应用实践(代码片段)

学习时间：2022.04.26~2022.04.30文章目录7.基于PyTorch的BERT应用实践7.1工具选取7.2文本预处理7.3使用BERT模型7.3.1数据输入及应用预处理7.3.2提取词向量7.3.3网络建模7.3.4参数准备7.3.5模型训练7.基于PyTorch的BERT应用实践本节着重于将BER... 查看详情

《pytorch深度学习实践》介绍

...bsp;     本文为bilibili刘二大人所讲的《PyTorch深度学习实践》学习笔记介绍。       笔记融入了自己对课程和代码的理解，希望对大家有所帮助，由于本人知识尚浅，如果笔记中有任何... 查看详情

深度学习：batch_size和学习率及如何调整(代码片段)

-柚子皮-学习率衰减1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，很多时候能明显提高accuracy。2经验法则是，如果batchsize加倍，那么学习率就... 查看详情

pytorch训练深度学习小技巧收集(代码片段)

1、对不同的网络层配置不同的学习率importtorchoptimizer=torch.optim.Adam([dict(params=model.conv1.parameters(),weight_decay=5e-4),dict(params=model.conv2.parameters(),weight_decay=0)],lr=args.lr)#Onlyperformweight-decayonfirstconvolution. 查看详情

对比学习:《深度学习之pytorch》《pytorch深度学习实战》+代码

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台，该平台简单易用上手快，从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习，PyTorch的功能强大，支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的AllenNLP，用于概率图模型的Pyro，扩展了PyTorch的功能。通... 查看详情

pytorch深度学习——逻辑斯蒂回归（分类问题）（b站刘二大人p6学习笔记）(代码片段)

目录1什么是分类问题？2为什么要使用逻辑斯蒂回归？3SigmidFounction（逻辑斯蒂回归函数）3.1模型的改变3.2损失函数的改变（BCELoss） 3.3代码的改变1什么是分类问题？    分类问题，与之前学习的... 查看详情

深度学习中手动调整学习率与自适应学习率方法怎样区分？

参考技术A你手动设置规则比如前一千次0.1然后0.01这叫手动设置，比较常见的SGD还有一些optimizer是根据计算的梯度计算的，比如Adam，也就是lr是实时变化的。最好去别的方式是，如果你在运行前就知道每一步的lr，那就叫手动，... 查看详情

pytorch优化器与学习率设置详解(代码片段)

...；之后逐渐减小学习率，来寻找最优解。那么在Pytorch中，如在训练过程中动态地调整学习率呢？目录优化器Optimizer只训练模型的一部分参数不同部分的参数设置不同的学习率（以及其他属性）Optimizer基本... 查看详情

机器学习入门

...拓，深度学习和自然语言处理中（文本分析）都需要用到Pytorch，Pytorch&DeepLearning 查看详情

深度学习基础：7.模型的保存与加载/学习率调度(代码片段)

...存和加载，本质上都是针对模型的参数。模型参数在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。例如：输入model.state_dict()输出OrderedDict([('linear1.weight',tensor([[0.2365,-0.1118,-0.3801,0.0275,0.4168 查看详情

「深度学习一遍过」必修15：pytorch模型分析(代码片段)

...路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇   目录1Pytorch模型结构分析1.1工具1：pytorch-summary1.2 工具2：Netron1.3工具3 查看详情