AdaBound 开源项目教程

AdaBound 开源项目教程

AdaBound An optimizer that trains as fast as Adam and as good as SGD. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaBound

1. 项目的目录结构及介绍

AdaBound 项目的目录结构如下：

AdaBound/
├── adabound/
│   ├── __init__.py
│   ├── adabound.py
│   └── utils.py
├── examples/
│   ├── cifar10_cnn.py
│   └── imagenet_resnet.py
├── tests/
│   ├── test_adabound.py
│   └── test_utils.py
├── setup.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• adabound/: 该目录包含了 AdaBound 的核心实现代码。

  • __init__.py: 初始化文件，使得 adabound 可以作为一个 Python 包导入。
  • adabound.py: AdaBound 优化器的主要实现代码。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。

• examples/: 该目录包含了一些使用 AdaBound 优化器的示例代码。

  • cifar10_cnn.py: 使用 AdaBound 优化器训练 CIFAR-10 数据集的卷积神经网络示例。
  • imagenet_resnet.py: 使用 AdaBound 优化器训练 ImageNet 数据集的 ResNet 模型示例。

• tests/: 该目录包含了测试代码，用于验证 AdaBound 的正确性和性能。

  • test_adabound.py: 测试 AdaBound 优化器的功能。
  • test_utils.py: 测试辅助函数的正确性。

• setup.py: 用于安装 AdaBound 的脚本。

• README.md: 项目的说明文档，包含项目的介绍、安装方法和使用示例。

• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

AdaBound 项目没有明确的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个独立的应用程序。用户通常会通过导入 adabound 模块来使用 AdaBound 优化器。例如：

from adabound import AdaBound

用户可以根据自己的需求，在他们的训练脚本中导入并使用 AdaBound 优化器。

3. 项目的配置文件介绍

AdaBound 项目没有专门的配置文件，因为它主要是一个优化器的实现，而不是一个需要复杂配置的应用程序。用户在使用 AdaBound 时，通常会直接在代码中设置优化器的参数，例如学习率、权重衰减等。

例如，在使用 AdaBound 优化器时，用户可以这样设置参数：

optimizer = AdaBound(model.parameters(), lr=1e-3, final_lr=0.1)

在这个例子中，lr 是初始学习率，final_lr 是最终学习率。用户可以根据自己的需求调整这些参数。

AdaBound An optimizer that trains as fast as Adam and as good as SGD. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaBound