GeoOpt 使用教程

GeoOpt 使用教程

geoopt Riemannian Adaptive Optimization Methods with pytorch optim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/geo/geoopt

1. 项目目录结构及介绍

GeoOpt 是一个用于 Riemannian 优化的 PyTorch 扩展库。以下是项目的目录结构及其说明：

geoopt/
├── .github/              # GitHub 相关的配置和文档
├── docs/                 # 项目文档
├── examples/             # 使用示例
├── geoopt/               # GeoOpt 主模块
│   ├── __init__.py       # 初始化文件
│   ├── optim/            # 优化器相关
│   ├── samplers/         # 采样器相关
│   ├── layers/           # 神经网络层相关
│   └── manifolds/        # 流形相关
├── tests/                # 测试文件
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── .gitpod.yml           # GitPod 配置
├── .readthedocs.yml      # Read the Docs 配置
├── LICENSE               # 项目许可证
├── Makefile              # Makefile 文件
├── README.rst            # 项目简介
└── pyproject.toml        # PyProject 配置

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 pyproject.toml 文件进行配置的。该文件定义了项目的元数据和依赖项。以下是 pyproject.toml 的一个基本示例：

[project]
name = "geoopt"
version = "0.5.1"
description = "Riemannian Adaptive Optimization Methods with pytorch optim"
authors = [
    "Max Kochurov <max.kochurov@example.com>",
    "Rasul Karimov <rasul.karimov@example.com>",
    "Serge Kozlukov <serge.kozlukov@example.com>"
]
dependencies = [
    "torch>=2.0.1",
    # 其他依赖项
]

您可以通过以下命令安装 GeoOpt：

pip install git+https://github.com/geoopt/geoopt.git

或者，如果从 PyPI 安装：

pip install geoopt

3. 项目的配置文件介绍

GeoOpt 的配置主要是通过代码中的类和方法参数进行的。例如，如果您需要配置优化器，可以选择不同的优化器类，并传入相应的参数。以下是一个使用 Riemannian SGD 优化器的示例：

import torch
from geoopt.optim import RiemannianSGD

# 假设我们有一个模型和一些初始参数
model = YourModel()
params = model.parameters()

# 初始化优化器
optimizer = RiemannianSGD(params, lr=0.01)

# 优化过程的迭代
for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        # 前向传播
        output = model(data)
        loss = loss_function(output, target)

        # 清零梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新参数
        optimizer.step()

在这个示例中，RiemannianSGD 是 GeoOpt 提供的一个 Riemannian 版本的 SGD 优化器。您可以通过修改 lr 参数来配置学习率。

请注意，具体的配置可能需要根据您的模型和任务进行调整。在 GeoOpt 的官方文档和示例中，您可以找到更多关于如何配置和使用不同组件的信息。

geoopt Riemannian Adaptive Optimization Methods with pytorch optim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/geo/geoopt