Pytorch 优化器的state |
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Pytorch 优化器的state_dict中保存了哪些内容”state”和”param_groups”分别代表什么
在本文中，我们将介绍Pytorch优化器的state_dict中保存了哪些内容，以及”state”和”param_groups”分别代表什么含义。 阅读更多：Pytorch 教程 什么是state_dict？在Pytorch中，state_dict是一个Python字典（dictionary）对象，它将每个参数的独立状态保存在训练过程中。state_dict存储了训练模型以及优化器当前状态的信息。 通过保存和加载state_dict，我们可以方便地在训练过程中暂停和恢复模型，或在不同的Python环境中使用训练后的模型。 “state”和”param_groups”的含义state_dict字典对象包含两个重要的键：”state”和”param_groups”。 “state”“state”键保存了每个参数的优化状态信息。对于每个优化器部分，例如，如果我们使用的是Adam优化器，那么该部分的状态将包裹在”Adam”字典之内。在”Adam”字典中，每个参数都有一个独立的键，用于保存该参数的状态信息。 状态信息通常包含有关参数的梯度、动量、学习率等的信息。这些状态信息的保存使得我们可以在每一次训练步骤之间暂停和恢复模型。 “param_groups”“param_groups”键保存了优化器中的参数组信息。优化器可以对多个参数组使用不同的学习率、权重衰减等超参数进行优化。每个参数组都是一个字典，保存了该参数组对应的参数、梯度等信息。 在训练过程中，通过使用不同的param_groups，我们可以对不同的参数组使用不同的优化策略。 示例说明为了更好地理解state_dict、”state”和”param_groups”的含义，我们来看一个示例。 假设我们有一个三层的全连接神经网络模型，并使用Adam优化器进行训练。其中，第一层的权重参数使用较小的学习率进行优化，而第二、第三层的权重参数使用较大的学习率进行优化。 首先，让我们定义这个神经网络模型和Adam优化器： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义模型 class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 3) self.fc3 = nn.Linear(3, 1) def forward(self, x): x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x)) x = torch.sigmoid(self.fc3(x)) return x # 创建模型实例 model = NeuralNet() # 定义优化器 optimizer = optim.Adam([ {'params': model.fc1.parameters(), 'lr': 0.001}, # 第一层的权重使用较小的学习率 {'params': model.fc2.parameters(), 'lr': 0.01}, # 第二层的权重使用较大的学习率 {'params': model.fc3.parameters(), 'lr': 0.01}, # 第三层的权重使用较大的学习率 ])接下来，我们进行一次前向传播和反向传播的训练过程，并查看state_dict中的内容： # 输入数据 inputs = torch.randn(1, 10) # 前向传播和反向传播 outputs = model(inputs) loss = torch.sum(outputs) loss.backward() optimizer.step()现在，我们可以检查optimizer的state_dict来了查看其中的内容： # 打印optimizer的state_dict print(optimizer.state_dict())运行以上代码，我们可以看到optimizer的state_dict的输出： { 'state': { 'Adam': { 'fc1.weight': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)}, 'fc1.bias': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)}, 'fc2.weight': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)}, 'fc2.bias': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)}, 'fc3.weight': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)}, 'fc3.bias': {'step': 1, 'exp_avg': tensor(...), 'exp_avg_sq': tensor(...), 'max_exp_avg_sq': tensor(...)} } }, 'param_groups': [{ 'lr': 0.001, 'momentum': 0, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params': [140190034687504, 140190034686976, 140190034718272, 140190034717704, 140190034717824, 140190034718272] }] }从上述输出中，我们可以细分理解state_dict的内容： ‘state’键内部是一个字典，其中保存了不同参数的优化状态信息。 在我们的示例中，’state’键下面嵌套了一个’Adam’字典，表示我们使用的是Adam优化器。在’Adam’字典内部，每个参数（例如’fc1.weight’）都有一个独立的字典，保存了该参数的优化状态信息，包括步数（step）、指数移动平均梯度（exp_avg）、指数移动平均平方梯度（exp_avg_sq）等。 ‘param_groups’键内部是一个包含参数组信息的列表。在我们示例中，这个列表只有一个元素，表示我们只有一个参数组。该参数组具有学习率为0.001的超参数。 总结在本文中，我们了解了Pytorch优化器的state_dict中所保存的内容。”state”键保存了每个参数的优化状态信息，而”param_groups”键保存了优化器中的参数组信息。通过保存和加载state_dict，我们可以方便地暂停和恢复模型，以及在不同的Python环境中使用训练后的模型。 了解state_dict的结构和内容，有助于我们更好地理解和使用Pytorch中的优化器。这也是深入掌握Pytorch训练模型的重要一步。 |
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