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pytorch优化器

时间: 2023-06-29 10:03:17 AIGC 浏览: 158 评论: 6

PyTorch提供了多种优化器来更新神经网络的参数，常用的优化器有： 1. SGD（随机梯度下降）：每次更新参数时，使用当前的梯度乘以一个学习率，然后减去这个值。 2. Adam：结合了Adagrad和RMSprop的优点，对梯度的一阶矩和二阶矩进行估计，并根据这些估计对梯度进行修正。 3. Adagrad：对每个参数维护一个学习率，学习率随着时间的增加而递减。 4. RMSprop：对梯度的平方进行指数加权平均，然后使用这个平均值来调整学习率。 5. AdamW：Adam的一个变种，将权重衰减的计算放到了更新梯度之前。使用这些优化器的方法类似，首先定义一个优化器对象，然后在每个训练迭代中使用它来更新模型参数。例如： ```python import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 定义一个SGD优化器，学习率为0.01 for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() # 将梯度清零 output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() # 计算梯度 optimizer.step() # 更新模型参数 ``` 其中，`zero_grad()`方法是将网络参数的梯度清零，`backward()`方法是进行反向传播计算梯度，`step()`方法是使用优化器更新模型参数。

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