PyTorch优化函数

最新推荐文章于 2024-09-03 21:51:28 发布
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本文介绍了PyTorch中常用的优化器，包括SGD、SGD+momentum、Adagrad、RMSprop、Adadelta和Adam。详细讲解了每个优化器的工作原理和使用方法。
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pytorch 自定义损失函数、优化器（Optimizer）和学习率策略（Scheduler）
iioSnail的博客
07-14 8956
梯度下降回顾 Pytorch 实现梯度下降与参数更新 自定义损失函数 自定义优化器 自定义学习率策略 使用 `LambdaLR` 实现简单的学习率策略 通过继承 `_LRScheduler` 实现自定义的学习率策略 通过手动更新Optimizer中的学习率来自定义学习策略......
pytorch损失函数、反向传播、优化器【小土堆】
superiser的博客
02-07 1979
（链接可以直接跳转）
pytorch学习笔记（八）——2D函数优化实例
weixin_43886278的博客
02-09 363
pytorch学习笔记（八）——2D函数优化实例 为了演示优化神经网络参数得到loss极小值的过程，和不同初始值可能产生不同的极值点，在此引入了如下图所示函数： 从图中可以看出该函数2D图像呈碗状，有四个极小值点，它的极值点有： 接下来我们通过求解该函数极小值，来测试我们设计的优化器效果如何。 画图代码： def himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[...
pytorch基础（四）：使用optim优化函数
一个bug是bug，多个bug能work
11-15 5527
文章目录前言一、问题描述二、官方文档代码三、optimizer的工作原理总结 前言   本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。 一、问题描述   此次需要构建的神经网络其实和前几次相同，为了能更直观的理解问题，绘制了一张精美的神经网络结构图：   到目前为止，我们已经使用了numpy，te
pytorch——函数优化
qq_46126537的博客
08-06 342
对函数找最小值的代码 import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def himmelblau(x): return (x[0]**2+x[1]-11)**2+(x[0]+x[1]**2-7)**2 x=np.arange(-6,6,0.1) y=np.arange(-6,6,0.1) X,Y=np.meshgrid(x,y) print('maps:',X.shape,Y.shape) Z=himmelblau
pytorch 神经网络的优化函数
qq_43349542的博客
04-10 405
下面展示优化函数的 使用代码。 // optimizer import torch import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt #超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 #生成伪数据 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim= 1) # x data (tensor) ,shape=(100,1) y = x.pow(2) +
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pytorch常用函数手册
03-07
### PyTorch常用函数手册知识点概述 #### 一、引言 PyTorch作为一个领先的开源机器学习库，凭借其灵活性和高效性，在学术界和工业界都得到了广泛应用。该手册致力于为用户提供一个全面且易于查阅的PyTorch函数指南...
PyTorch深度学习入门手册：PyTorch深度学习常用函数库解析及其应用指南
最新发布
11-20
内容概要：本文档详细介绍了 PyTorch 中常用的函数，覆盖了从基础的张量操作到高级的模型训练和优化技巧。文档内容包括张量的基本操作、随机抽样、数学运算、损失函数（如 SmoothL1Loss、MultiLabelMarginLoss、...
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PyTorch 激活函数、损失函数、优化器-谢TS的博客.pdf
07-17
本篇文章将深入探讨激活函数、损失函数以及优化器这三大关键概念，并结合PyTorch API进行介绍。 1. **激活函数**： - 激活函数是神经网络中的核心组件，它们为网络引入非线性，从而使其能够处理非线性可分的数据。...
PyTorch学习之十种优化函数
jialibang的博客
10-20 1120
优化函数位于torch.optim包下： 1 使用 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001) 2 基类 Optimizer torch.optim.Optimizer(params, defaults) params (iterable) —— Variable 或者 dict的iterable。指定了
Pytorch（三） —— 函数优化
Cyrus_May的博客
06-29 436
pytorch
PyTorch深度学习——优化函数
m0_43425029的博客
07-12 258
直接参考官方文档就可以了： Optim import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear from torch.utils.data import DataLoader dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transf
PyTorch中的11种优化算法使用教程
全性保真，不以物累形。
08-12 4654
PyTorch 教程 09
Pytorch对Himmelblau函数的优化实例
洪流之源
07-30 1755
Himmelblau函数如下： 有四个全局最小解，且值都为0，这个函数常用来检验优化算法的表现如何： 可视化函数图像： import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himmelblau(x): return (x[0] *...
Task6
weixin_43183437的博客
05-23 207
import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) # reproducible LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 x = tor...
【pytorch】如何在pytorch自定义优化函数？
快睡吧风的博客
08-17 8675
pytorch 可以说是最简单易学的深度学习库了，为了加快神经网络的学习效率我们通常会使用一些加速技巧，但很多人都是使用的torch.optim自带的优化器，本文就将介绍如何自定义一个优化器并比较其与主流算法的加速效果 1.准备工作 首先下载minst数据库作为测试数据集合minst 我们需要train-images.idx3-ubyte和train-labels.idx1-ub...
Pytorch学习(六）—— 优化算法介绍
qq_38816432的博客
10-11 1001
优化算法介绍）优化与深度学习梯度下降和随机梯度下降小批量随机梯度下降动量法AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法 优化与深度学习 梯度下降和随机梯度下降 小批量随机梯度下降 动量法 AdaGrad算法 RMSProp算法 AdaDelta算法 Adam算法 ...
【AI】Pytorch_损失函数&优化器
专注大前端
09-03 2321
持续更新至pytorch大部分内容更完。本文已达到10w字，故按模块拆开，详见目录导航。整体框架如下损失函数及优化器。
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