Gradient Descent: The Ultimate Optimizer 使用教程-优快云博客

Gradient Descent: The Ultimate Optimizer 使用教程

gradient-descent-the-ultimate-optimizer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gradient-descent-the-ultimate-optimizer

项目介绍

Gradient Descent: The Ultimate Optimizer 是一个开源项目，旨在通过自动计算超梯度来优化机器学习算法中的超参数，如步长和动量系数。该项目通过简单的反向传播修改，使得超参数的优化过程更加自动化和高效。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后安装该项目：

pip install gradient-descent-the-ultimate-optimizer

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何在 PyTorch 中使用该项目来优化一个全连接神经网络：

import math
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MNIST_FullyConnected(nn.Module):
    """ 一个用于 MNIST 任务的全连接神经网络 """
    def __init__(self, num_inp, num_hid, num_out):
        super(MNIST_FullyConnected, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(num_inp, num_hid)
        self.layer2 = nn.Linear(num_hid, num_out)

    def initialize(self):
        nn.init.kaiming_uniform_(self.layer1.weight, a=math.sqrt(5))
        nn.init.kaiming_uniform_(self.layer2.weight, a=math.sqrt(5))

    def forward(self, x):
        """ 计算预测结果 """
        x = self.layer1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

# 初始化数据加载器和模型
model = MNIST_FullyConnected(784, 128, 10)
model.initialize()

# 使用优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(10):
    for data, target in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.cross_entropy(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()