（九）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--RMSProp（4）

RMSProp

        RMSprop 是由 Geoff Hinton 在他 Coursera 课程中提出的一种适应性学习率方法，至今仍未被公开发表。前面我们提到了 Adagrad 算法有一个问题，就是学习率分母上的变量 s 不断被累加增大，最后会导致学习率除以一个比较大的数之后变得非常小，这不利于我们找到最后的最优解，所以 RMSProp 的提出就是为了解决这个问题。

RMSProp 算法

def rmsprop(parameters, sqrs, lr, alpha):
    eps = 1e-10
    for param, sqr in zip(parameters, sqrs):
        sqr[:] = alpha * sqr + (1 - alpha) * param.grad.data ** 2
        div = lr / torch.sqrt(sqr + eps) * param.grad.data
        param.data = param.data - div

import numpy as np
import torch
from torchvision.datasets import MNIST # 导入 pytorch 内置的 mnist 数据
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import time
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def data_tf(x):
    x = np.array(x, dtype='float32') / 255
    x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化，这个技巧之后会讲到
    x = x.reshape((-1,)) # 拉平
    x = torch.from_numpy(x)
    return x

train_set = MNIST('./data', train=True, transform=data_tf, download&