pytorch系列13 ---优化算法optim类

本文主要讲解pytorch中的optim累以及lr_schdule类和optim优化器的配置，使用方法。

在https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/83892824中提及优化算法的使用步骤，

• optimer = optim.SGD() 先初始化

• 反向传播更新参数

  1. 将上次迭代计算的梯度值清0
     optimizer.zero_grad()
  2. 反向传播，计算梯度值
     loss.backward()
  3. 更新权值参数
     optimizer.step()

  一. 使用optimizer的步骤

  SGD源码： https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/optim/sgd.html

1. 构造optimizer

1.1 初始化函数__init__:

参数：

• params： 包含参数的可迭代对象，必须为Tensor

• 其余的参数来配置学习过程中的行为

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9)
optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001)

1.2. per-parameter 选择

不是传入Tensor的可迭代对象，而是传入
dict的可迭代对象，每一个字典定义一个独立的参数组，每一个dict必须包含一个params键，和一系列与该优化函数对应的参数。

	optim.SGD([
	                {
   
   'params': model.base.parameters()},
	                {
   
   'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
	            ], lr=1e-2, momentum=0.9)

上述代码，model.base中的参数更新使用learning rate为1e-2的SGD算法，而model.classifier中的参数更新使用learning rate 为 1e-2, momentum为0.9的SGD算法

下面用一个两层的线性回归的例子说明一下：
输入为[11, 1], 第一层为[1, 10], 第二层为[10, 1],最后的输出为[11,1]。在优化算法中，第一层和第二层分别使用不同的优化器配置方案。