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在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16。
为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone模型参数, 然后在此基础上训练检测网络, 并对backbone进行微调, 这时候就需要为backbone设置一个较小的lr。
class net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(net, self).__init__() # backbone self.backbone = ... # detect self....
在设置optimizer时, 只需要参数分为两个部分, 并分别给定不同的学习率lr。
base_params = list(map(id, net.backbone.parameters())) logits_params = filter(lambda p: id(p) not in base_params, net.parameters()) params = [ {"params": logits_params, "lr": config.lr}, {"params": net.backbone.parameters(), "lr": config.backbone_lr}, ] optimizer = torch.optim.SGD(params, momentum=config.momentum, weight_decay=config.weight_decay)
以上这篇pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月04日
2025年01月04日
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