torch.optim as optim

最新推荐文章于 2025-03-20 23:01:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-20 23:01:26 发布 · 3.4k 阅读

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本文深入探讨了PyTorch中Adam优化器的使用方法，包括如何设置学习率、动量参数以及权重衰减等关键参数，为深度学习模型训练提供了优化策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

optimizer.step()

优化步骤：
所有的优化器Optimizer都实现了step()方法来对所有的参数进行更新，它有两种调用方法：

optimizer.step()

参数：

params(iterable)：可用于迭代优化的参数或者定义参数组的dicts。
lr (float, optional) ：学习率(默认: 1e-3)
betas (Tuple[float, float], optional)：用于计算梯度的平均和平方的系数(默认: (0.9, 0.999))
eps (float, optional)：为了提高数值稳定性而添加到分母的一个项(默认: 1e-8)
weight_decay (float, optional)：权重衰减(如L2惩罚)(默认: 0)

step(closure=None)函数：执行单一的优化步骤
closure (callable, optional)：用于重新评估模型并返回损失的一个闭包

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pytorch中最常用的两个包：torch.nn和torch.optim

gaishi_hero的博客

07-21

1万+

在使用pytorch搭建神经网络的时候，有两个最常用的包：torch.nn和torch.optim。torch.nn包中主要包含了用来搭建各个层的模块（Modules），比如全连接、二维卷积、池化等；torch.nn包中还包含了一系列有用的loss函数，这些函数也是在训练神经网络时必不可少的，比如CrossEntropyLoss、MSELoss等；另外，torch.nn.functional子包中...

【PyTorch】torch.optim介绍

王多鱼的梦想

02-16

1255

`torch.optim` 是 PyTorch 中用于优化神经网络模型参数的模块，它实现了多种常见的优化算法（如 SGD、Adam、RMSprop 等），通过计算损失函数对参数的梯度并根据梯度更新模型的权重。

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PyTorch优化算法：optimizer=torch.optim.Adam参数介绍

ym62033的博客

03-07

6045

函数原型：6个参数有关优化的理论就不必在此赘述了，直接上函数参数说明1.params（必须参数）:这是一个包含了需要优化的参数（张量）的迭代器，通常是模型的参数 model.parameters()。学习率（learning rate）。它是一个正数，控制每次参数更新的步长。3.betas（默认值为 (0.9, 0.999)）:用于计算梯度的一阶和二阶矩的指数衰减因子。betas 是一个长度为 2 的元组，分别对应于一阶矩（平均梯度）和二阶矩（梯度平方的平均值）。

pytorch中torch.optim的介绍

weixin_44587732的博客

11-01

821

pytorch中torch.optim的介绍这是torch自带的一个优化器，里面自带了求导，更新等操作。开门见山直接讲怎么使用：常用的引入： import torch.optim as optim #使用： #创建一个优化器优化方式可以是SGD等，这里写的是Adam optimizer = optim.Adam(model.parameters()) #这期间需要自己选定损失函数并且向前传播完成 def train(model, device, train_loader, optimizer, ep

PyTorch中optim的用法

qq_43534083的博客

05-22

422

在中，我们可以使用各种类型的优化器来更新神经网络模型的参数。这些优化器通常被定义为类，并通过指定要优化的参数和学习率等超参数来进行初始化。

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

12-20

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) ``` 这里，`model.parameters()`返回一个可迭代的参数列表，优化器会根据这些参数计算梯度并更新权重。如果模型的参数在GPU上，需要在构建优化...

浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

12-20

在PyTorch中，`torch.optim` 是一个用于优化神经网络权重的重要库，它提供了多种常用的优化算法，如SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop等。本篇文章将探讨如何在PyTorch中个性化地使用这些优化器。首先，我们来看...

torch.optim优化器

qq_35608277的博客

01-03

774

基本使用方法 import optim ptimizer=optim.SGD(params=net.parameters(),lr=0.1) optimizer.zero_grad() //梯度清零 output=net(input) output.backward(output) optimizer.step() import torch.optim as optim #定义了网络 n...

PyTorch 中 torch.optim优化器的使用

ytusdc的博客

01-04

3301

一、优化器基本使用方法建立优化器实例循环：清空梯度向前传播计算Loss 反向传播更新参数示例： from torch import optim input = ..... optimizer = optim.SGD(params=net.parameters(), lr=1) # 优化器实例 optimizer.zero_grad() # 清空梯度 output = net(input) # 前向传播 loss = criterion(outputs, l

PyTorch概述（七）---Optim

newsymme的博客

02-27

1813

接收一个在优化过程中被期望顺序调用的调度器列表和提供具体的间隔以反映在一个给定的代数哪一个调度器被猜测调用的里程碑点.通过线性改变小的乘法系数衰减每个参数组的学习率,直到训练的代数达到了预定义的里程碑:total_iters;用一个小的常值系数衰减每个参数组的学习率直到训练的代数达到了预定义的里程碑total_iters;在给定的total_iters内,使用多项式函数衰减每一个参数组的学习率;设置每一个参数组的学习率为初始学习率乘以一个给定函数.根据周期学习率政策(CLR)设置每一个参数组的学习率;

还是torch中的optim模块

qq_36302589的博客

05-27

558

最近在看BoF中的一些trick，发现在代码实现中有考虑对于参数的weight_decay只对卷积层的权重来进行正则化约束，不对所有参数进行约束，话不多说上代码，以torchvision中定义的resnet18为例 import torchvision import torch.optim as optim model1 = torchvision.models.resnet18() parmas = [] params_dict = dict(model1.named_parameters()) fo

torch.optim 中的优化器

走出那座山

07-12

2518

torch.optim 中的优化器

torch.optim的一些方法

芒果干的博客

10-12

937

本文目录一、add_param_group() 一、add_param_group() add_param_group() 此函数是向optimizer中添加优化参数param 参数必须为字典类型 param_group (dict) – Specifies what Tensors should be optimized along with group optimization options. (specific) import torch import torch.optim as optim

pycharm中import torch报错，解决方法（包含环境配置流程，不需要的可以省去第一部分）

qq_43440821的博客

04-02

1179

解决pycharm中import torch报错

Pycharm中import torch报错解决方案

2401_83703893的博客

04-07

3073

Python报错：关于import torch报错问题的解决

Evelyn_1987的博客

09-01

3535

关于import torch报错问题的解决安装anaconda后，新建环境pytorch，torch选择安装cuda，安装成功后，无法import torch。可以试试先安装cuda，在NVIDIA官网，选择对应版本的cuda安装。

【pytorch】torch.optim

qq_41693168的博客

11-11

734

optimizer

神经网络入门01——一个简单的全连接神经网络

最新发布

wangyita21的博客

03-20

175

【代码】神经网络入门01——一个简单的全连接神经网络。

import torch.optim as optim

03-28

from typing import List,Tuple import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self, input_size:int, hidden_size:List[int], output_size:int, dropout:float): super(Net, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.dropout = dropout # Construct the hidden layers self.hidden_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(hidden_size)): if i == 0: self.hidden_layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size[i])) else: self.hidden_layers.append(nn.Linear(hidden_size[i-1], hidden_size[i])) # Construct the output layer self.output_layer = nn.Linear(hidden_size[-1], output_size) # Set up the dropout layer self.dropout_layer = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, x:torch.Tensor) -> torch.Tensor: # Pass the input through the hidden layers for layer in self.hidden_layers: x = F.relu(layer(x)) x = self.dropout_layer(x) # Pass the output from the last hidden layer through the output layer x = self.output_layer(x) return x def train_model(model:Net, train_data:Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], test_data:Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], batch_size:int, num_epochs:int, learning_rate:float): # Extract the inputs and labels from the training data train_inputs, train_labels = train_data # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Loop over the training data for the specified number of epochs for epoch in range(num_epochs): # Shuffle the training data perm = torch.randperm(train_inputs.size(0)) train_inputs = train_inputs[perm] train_labels = train_labels[perm] # Loop over the training data in batches for i in range(0, train_inputs.size(0), batch_size): # Extract the current batch of data inputs = train_inputs[i:i+batch_size] labels = train_labels[i:i+batch_size] # Zero the gradients optimizer.zero_grad() # Forward pass outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # Backward pass and update parameters loss.backward() optimizer.step() # Evaluate the model on the test data test_inputs, test_labels = test_data test_outputs = model(test_inputs) test_loss = criterion(test_outputs, test_labels) test_accuracy = accuracy(test_outputs, test_labels) # Print the epoch number, training loss, and test accuracy print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}: Train loss={loss:.4f}, Test loss={test_loss:.4f}, Test accuracy={test_accuracy:.4f}") def accuracy(outputs:torch.Tensor, labels:torch.Tensor) -> float: predictions = torch.argmax(outputs, dim=1) correct_predictions = torch.sum(predictions == labels) accuracy = correct_predictions.float() / labels.size(0) return accuracy.item()