Torch中optim的sgd(Stochastic gradient descent)方法的实现细节

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本文深入解析Torch中optim模块的sgd方法，介绍了随机梯度下降的基本原理，并详细阐述了参数配置、权重衰减、动量优化等关键步骤，旨在帮助读者理解其内部工作机制。

Torch中optim的sgd(Stochastic gradient descent)方法的实现细节

Overview

sgd的全称是Stochastic gradient descent，关于Stochastic gradient descent我们不在本文详述。
Stochastic gradient descent
https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#cite_note-1
关于本文解释的代码传送门
https://github.com/torch/optim/blob/master/sgd.lua#L63

参数解释

输入参数
首先sgd的参数有三个，1）opfunc；2）x；3）config；4）state
1）opfunc&x：第一个参数opfunc是一个求cost function以及cost function针对于权重的导数的函数，而这个函数的参数就是sgd的第二个参数x了。
举个例子，对于一个sample x=[1 x1 x2 x3 … xn]T，我们有一组初始的权重w=[w0 w1 w2 … wn]T，那么我们可以定义cost function

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### 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）概述 随机梯度下降是一种常用的优化算法，在机器学习和深度学习领域广泛应用。它通过每次迭代仅使用单一样本或一小批样本来更新模型参数，从而显著减少计算开销并提高训练效率[^4]。 #### 基本原理 SGD的核心思想是在每一次迭代过程中，利用单一数据样本的梯度方向来调整模型权重。这种方法相比传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent），能够更快地收敛于局部最优解，尤其是在处理大规模数据集时表现尤为突出[^3]。 #### 实现细节 在实际应用中，Torch框架提供了 `optim.sgd` 方法作为实现随机梯度下降的标准工具之一。该方法允许用户自定义超参数，例如学习率、动量项以及权重衰减系数等，这些设置对于提升模型性能至关重要[^2]。 #### 场景分析 由于其高效性和灵活性，SGD被广泛应用于多种场景下： - **大规模数据集训练**：当面对海量数据时，传统批量梯度下降可能因内存占用过高而无法运行；此时采用SGD可以有效缓解这一问题[^5]。 - **在线学习环境**：在实时流式数据分析任务中，新数据不断涌入系统，要求模型快速适应变化趋势而不需重新加载全部历史记录——这正是SGD擅长之处[^1]。 以下是基于PyTorch的一个简单SGD实现案例： ```python import torch from torch import nn, optim # 定义简单的线性回归模型 model = nn.Linear(in_features=10, out_features=1) # 创建损失函数与优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 模拟输入输出数据 inputs = torch.randn(100, 10) targets = torch.randn(100, 1) for epoch in range(10): # 进行多次epoch循环 total_loss = 0 for i in range(len(inputs)): input_data = inputs[i].unsqueeze(0) # 获取单个样本 target_data = targets[i].unsqueeze(0) optimizer.zero_grad() # 清除之前的梯度 output = model(input_data) # 计算预测值 loss = criterion(output, target_data) # 计算当前样本上的误差 loss.backward() # 反向传播求导数 optimizer.step() # 更新参数 total_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch}, Loss: {total_loss / len(inputs)}') ```
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