PyTorch高级主题：优化器设计 🧠

基础概念

优化器是训练神经网络的核心组件，负责更新模型参数以最小化损失函数。PyTorch提供了多种内置优化器（如SGD、Adam），但自定义优化器可满足特定需求。

关键设计要素

• 梯度计算：通过torch.autograd实现自动微分
• 参数更新规则：定义动量、权重衰减等机制
• 学习率调度：动态调整学习率（如torch.optim.lr_scheduler）

自定义优化器实现

通过继承torch.optim.Optimizer类，可创建专属优化策略。示例代码：

import torch.optim as optim

class CustomOptimizer(optim.Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=0.01):
        super().__init__(params, dict(lr=lr))
        # 自定义初始化逻辑
    
    def step(self):
        # 自定义参数更新逻辑
        pass

常用优化器对比 📊

进阶技巧

🛠️ 混合优化器：结合不同优化策略（如AdamW）
🛠️ 分布式优化：使用torch.distributed实现多设备同步
🛠️ 自定义调度器：动态调整学习率（如余弦退火）

实战案例

尝试在PyTorch优化器实战中实现自定义优化器，结合学习率调度策略提升模型收敛速度。