PyTorch 优化教程

本文将介绍 PyTorch 中的一些常见优化算法和技巧，帮助你更好地进行模型训练。

优化算法

PyTorch 支持多种优化算法，以下是一些常用的：

• SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降算法。
• Adam: 一种自适应学习率的优化算法。
• RMSprop: 基于均方误差的优化算法。
• Adamax: 一种改进的 Adam 优化算法。

使用示例

以下是一个使用 Adam 优化器的示例：

import torch.optim as optim

# 假设 model 是你的 PyTorch 模型
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

更多资源

想要了解更多关于 PyTorch 优化算法的信息，可以参考以下链接：

• PyTorch 官方文档 - 优化器

希望这些信息能帮助你更好地理解 PyTorch 优化算法。