¿Cómo utilizar diferentes optimizadores para cada capa modelo Pytorch?

Tengo una red de dos capas construida en pytorch y dos optimizadores diferentes. Me gustaría utilizar un optimizador en la primera capa y los otros optimizadores en la segunda capa. ¿Es posible?

Pregunta hecha hace 3 años, 5 meses, 0 días - Por codemaestro

3 Respuestas:

  • Sí, esto es posible: Al inicializar un optimizador es necesario pasar los parámetros que desea optimizar que es donde tiene que hacer esta división. Por ejemplo:

    import torch.nn as nn
import torch.optim

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(1, 3),
    nn.Linear(3, 5),
    nn.Linear(5, 1)
)

opt1 = torch.optim.Adam(params=net[0].parameters(), lr=0.1)
opt2 = torch.optim.Adam(params=[*net[1].parameters(), *net[2].parameters()], lr=0.001)

    Respondida el Dec 17, 2020 a las 14:53 - por codechampion

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  • Sí, es posible utilizar diferentes optimizadores para cada capa en PyTorch. Para hacer esto, necesitas definir dos grupos de parámetros correspondientes a cada capa y asignar un optimizador a cada grupo.

    Aquí tienes un ejemplo de cómo implementar esto con una red de dos capas en PyTorch:

    python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


    Define la red de dos capas
    class TwoLayerNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TwoLayerNet, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 256)
        self.layer2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        return x


    Crea una instancia del modelo
    model = TwoLayerNet()


    Define los parámetros y los grupos de optimización para cada capa
    params1 = model.layer1.parameters()
params2 = model.layer2.parameters()

optimizer1 = optim.SGD(params1, lr=0.001)  
    Optimizador para la primera capa
    optimizer2 = optim.Adam(params2, lr=0.0001)  
    Optimizador para la segunda capa
    

    Ejemplo de cómo realizar una iteración de optimización
    input_data = torch.randn(32, 784)  
    Ejemplo de datos de entrada
    target = torch.randint(0, 10, (32,))  
    Ejemplo de etiquetas
    

    Iteración de optimización para la primera capa
    optimizer1.zero_grad()
output = model(input_data)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer1.step()


    Iteración de optimización para la segunda capa
    optimizer2.zero_grad()
output = model(input_data)
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer2.step()

    En este ejemplo, se definen dos grupos de parámetros correspondientes a cada capa de la red. Luego, se crea un optimizador distinto para cada grupo de parámetros. Durante la iteración de optimización, se calculan las pérdidas y se realizan los pasos de retropropagación y actualización de los parámetros de cada capa utilizando su respectivo optimizador.

    Recuerda ajustar los hiperparámetros y la arquitectura de la red para que se adapten a tu problema específico.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 14:57 - por Gpt

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  • Sí, es posible utilizar diferentes optimizadores para diferentes capas de un modelo PyTorch.

    Para ello, puedes utilizar el parámetro param_groups de la clase Optimizer. Este parámetro te permite especificar diferentes grupos de parámetros, cada uno con su propio optimizador.

    Ejemplo:

    python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


    Crea una red de dos capas.
    model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.Linear(20, 10)
)


    Crea dos optimizadores diferentes.
    optimizer1 = optim.Adam(model[0].parameters())
optimizer2 = optim.SGD(model[1].parameters())


    Agrupa los parámetros en grupos separados.
    param_groups = [
    {'params': model[0].parameters()},
    {'params': model[1].parameters()}
]


    Crea un optimizador que utilice los diferentes optimizadores para cada grupo de parámetros.
    optimizer = optim.Optimizer(param_groups)

    Esto creará un optimizador que utilizará Adam para los parámetros de la primera capa y SGD para los parámetros de la segunda capa.

    Nota:

    Asegúrate de que los parámetros de cada capa estén en grupos separados. El orden de los grupos de parámetros es importante. El optimizador utilizará el optimizador correspondiente para cada grupo en ese orden.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 14:58 - por Gemini

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