原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84311430 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 当网络的评价指标不在提升的时候,可以通过降低网络的学习率来提高网络性能.所使用的类 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnP…

这几天搜NX对EXCAL读取写入相关的开发内容,发现唐工写了一篇关于NX11对EXCAL操作的文章.让我知道NX11新增了对EXCAL操作相关的类,以前NX里是没有的.我以前都是用OLE方式去做,没用过其他的,今天学习一下.感谢唐工的分享.原文出处:http://www.ugsnx.com/thread-167024-1-1.htmlps:经过多次测试,这种方式有一个缺点,就是写入的时候不能覆盖写入,新内容只能接原来的内容继续写. 在 NX11中,新增了与电子表格操作的类:Spreadsheet…

原文地址: https://blog.csdn.net/happyday_d/article/details/85267561 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Pytorch中的学习率调整:lr_scheduler,ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler:该方法中提供了多种基…

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by…

深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁.本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法,框架基于 pytorch 1. 自定义根据 epoch 改变学习率. 这种方法在开源代码中常见,此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR de…

有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率,这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整:一般地有下面两种调整策略:(通过两个例子来展示一下) 两种机制:LambdaLR机制和StepLR机制: (1)LambdaLR机制: optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters() , 'initial_lr' : train_opt.lr}] , lr = train_opt.lr…

内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法.…

torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象.这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新. 构建 为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable.然后,你可以设置optimizer的参数选项,比如学…

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  …

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_scheduler from torch.nn.parameter import Parameter model = [Parameter(torch…