PyTorch 优化算法入门

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，其强大的优化器功能为深度学习模型的训练提供了丰富的选择。本文将简要介绍 PyTorch 中的一些常用优化算法。

常用优化器

1. SGD (Stochastic Gradient Descent)

   • 随机梯度下降是最基本的优化算法之一，适用于大多数问题。
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     SGD

2. Adam

   • Adam 是一种自适应学习率的优化算法，结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。
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     Adam

3. RMSprop

   • RMSprop 是一种自适应学习率的优化算法，通过历史梯度平方的移动平均来调整学习率。
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     RMSprop

4. Adamax

   • Adamax 是 Adam 的改进版本，对 Adam 中的某些参数进行了调整，以解决某些问题。
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     Adamax

5. Adagrad

   • Adagrad 是一种自适应学习率的优化算法，适用于稀疏数据。
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     Adagrad

使用方法

在 PyTorch 中，你可以通过以下方式使用这些优化器：

import torch.optim as optim

# 定义模型
model = ...

# 选择优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

更多优化器和使用方法，请参考 PyTorch 官方文档。

总结

选择合适的优化器对于深度学习模型的训练至关重要。本文简要介绍了 PyTorch 中的一些常用优化算法，希望对您有所帮助。