pytorch torch.optim.Optimizer

最新推荐文章于 2025-02-13 17:07:27 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： pytorch
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版权

API

  • 1)Optimizer
CLASS torch.optim.Optimizer(params, defaults)
参数描述
params (iterable)an iterable of torch.Tensor s or dict s. Specifies what Tensors should be optimized.
defaults (dict)a dict containing default values of optimization options (used when a parameter group doesn’t specify them).
方法描述
add_param_group(param_group)
load_state_dict(state_dict)
state_dict()
step(closure)parameter update
zero_grad()Clears the gradients of all optimized torch.Tensor s
  • 2)Adam
CLASS torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)
参数描述
params (iterable)iterable of parameters to optimize or dicts defining parameter groups
lr (float, optional)learning rate (default: 1e-3)
betas (Tuple[float, float], optional)coefficients used for computing running averages of gradient and its square (default: (0.9, 0.999))
eps (float, optional)term added to the denominator to improve numerical stability (default: 1e-8)
weight_decay (float, optional)weight decay (L2 penalty) (default: 0)
amsgrad (boolean, optional)whether to use the AMSGrad variant of this algorithm from the paper On the Convergence of Adam and Beyond (default: False)

参考：
https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

以optim.SGD为例介绍pytorch优化器
weixin_36670529的博客
05-09 7299
在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。 如何使用optimizer 要使用torch.optim，你必须构造一个optimizer对象，这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度进行更新。 构建一个优化器 要构造一个优化器，你必须给他一个包含参数（必
pytorch 笔记：torch.optim（基类的基本操作）
qq_40206371的博客
07-22 615
这在微调预训练网络时特别有用，例如当你决定解冻某些层，让它们在训练过程中变得可训练，并需要被优化器管理。这是大多数优化器支持的简化版本。一旦使用例如 backward() 计算了梯度，就可以调用该函数。这个字典指定了应该被优化的张量（Tensors），以及与该参数组相关的特定优化选项。假设有一个已经训练的模型，现在在特定的epoch之后，要解冻最后几层以进行微调。所有优化器都实现了一个 step() 方法，用于更新参数。这些选项可以包括学习率 (
pytorch optim.SGD
Claroja
08-23 1973
1.应用 import torch import torch.nn as nn optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9) optimizer.zero_grad() loss_fn(model(input), target).backward() optimizer.step() 概念 最简单的更新规则是Stochastic Gradient Descent (SGD)： weight = weight -
nn.Linear()
最新发布
asdfg1258963的博客
02-13 289
nn.Linear()
python torch.optim.SGD
Fighting Hua
04-21 5944
[torch]optim.sgd学习参数 torch入门笔记14:Torch中optim的sgd(Stochastic gradient descent)方法的实现细节 pytorch中使用torch.optim优化神经网络以及优化器的选择 神经网络优化器，主要是为了优化我们的...
PyTorch优化算法：torch.optim.SGD的参数详解和应用
weixin_51659315的博客
01-19 1万+
torch.optim.SGD 是 PyTorch 中用于实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化算法的类。示例中，创建了一个线性模型，使用均方误差损失，并使用 torch.optim.SGD 作为优化器。它是一个正数，控制每次参数更新的步长。（默认值为 0）: 动量（momentum）是一个用于加速 SGD 收敛的参数。（默认值为 0）: 阻尼项，用于减缓动量的速度。（必须参数）: 这是一个包含了需要优化的参数（张量）的迭代器，例如模型的参数。
浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用
12-20
在PyTorch中，`torch.optim` 是一个用于优化神经网络权重的重要库，它提供了多种常用的优化算法，如SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop等。本篇文章将探讨如何在PyTorch中个性化地使用这些优化器。 首先，我们来看...
关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)
12-20
在PyTorch中，`torch.optim`是一个非常重要的模块，用于实现各种优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。它提供了便捷的方式来进行模型参数的更新，以最小化损失函数。在本文中，我们将深入探讨如何灵活...
torch.optim.SGD()
echo_gou的博客
08-09 1万+
其中的SGD就是optim中的一个算法：随机梯度下降算法 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。 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。 动手学深度学习-多层感知机中：updater = torch.optim.SGD(params, lr=lr)。其中的updater就是一个optimizer对象。 .
torch.optim.SGD
weixin_44012667的博客
11-19 918
SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是深度学习中常用的优化算法之一。PyTorch 的优化器支持多个参数组，每个参数组可以有不同的学习率等超参数。这里显示的是一个参数组（除了基本 SGD，PyTorch 的实现还支持一些扩展，如动量、权重衰减和 Nesterov 动量。对象的实例，表示一个初始化后的 SGD 优化器，用于更新模型参数。优化器的配置和参数，它显示了。
pytorch torch.optim.SGD
weixin_42797179的博客
02-07 3821
CLASS torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 实现随机梯度下降（可选地具有动量）。 Nesterov势头是基于关于初始化和动力学在深度学习中的重要性的公式 。 Parameters: params (iterable) – iterable of parame...
Pytorch-SGD算法解析
dejahu的博客
02-18 3070
SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数，这使得它在处理大规模数据集时更加高效。
【PyTorch】torch.optim.SGD 类：随机梯度下降（SGD）优化器
彬彬侠的博客
01-17 865
torch.optim.SGD 是 PyTorch 中实现的 随机梯度下降（SGD）优化器，用于更新模型参数。它是最基础也是最常见的优化算法之一。SGD 在训练神经网络时通过最小化损失函数来调整网络权重。SGD 是一个基于批量的优化方法，每次更新只基于一个样本（或者一个小批量）。相比于 批量梯度下降（使用所有样本计算梯度），SGD 每次只计算一个样本的梯度，因而可以节省计算资源，尤其是在数据集较大的时候。
torch.optim.SGD优化器
m0_65590944的博客
07-29 1177
在PyTorch中，torch.optim.SGD是一个非常流行的优化器，它实现了随机梯度下降算法。SGD优化器被广泛用于深度学习模型的训练过程，用于更新网络中的权重和偏置。
深度学习之深入理解梯度下降代码块torch.optim.SGD()
神马都会亿点点的毛毛张
01-29 1281
用简单的例子去跑代码，多调整一些不同的参数。然后对比笔算结果和代码结果是否一致。这种方法既可以加深对深度学习基础知识的理解，也可以更快入门pytorch代码。
torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析
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jjw_zyfx的博客
09-22 2万+
torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9,weight_decay=wd) 第一个参数包括权重w，和偏置b等是神经网络中的参数，也是SGD优化的重点 第二个参数lr是学习率 第三个参数momentum是冲量 第四个参数weight_decay是权重衰减 另外可点击参考此链接 ...
PyTorch torch.optim.SGD参数详解
weixin_52447486的博客
11-21 1187
PyTorch torch.optim.SGD参数详解
python torch.optim.optimizer
09-01
Python中的`torch.optim.optimizer`模块是PyTorch中用于优化算法的模块。它提供了一系列的优化器，用于调整模型的参数以使其在训练过程中能够更好地拟合数据。 以下是一些常用的优化器类： 1. `torch.optim.SGD`：随机梯度下降优化器，实现了随机梯度下降算法。 2. `torch.optim.Adam`：Adam优化器，结合了Adagrad和RMSprop的优点，具有自适应学习率和动量。 3. `torch.optim.RMSprop`：RMSprop优化器，使用移动平均的方式调整学习率。 4. `torch.optim.Adagrad`：Adagrad优化器，自适应地为每个参数调整学习率。 5. `torch.optim.Adadelta`：Adadelta优化器，使用前一次更新的移动平均值来调整学习率。 这些优化器都是`torch.optim.Optimizer`类的子类，它们共享一些共同的方法和属性，如`step()`方法用于更新参数，`zero_grad()`方法用于清除梯度等。 你可以根据自己的需求选择适合的优化器，并根据具体情况调整参数来获得更好的训练效果。
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