PyTorch 模型优化教程

在这个教程中，我们将学习如何在 PyTorch 中优化模型。通过本教程，你将了解如何调整学习率、使用不同的优化器以及如何进行模型评估。

优化器

PyTorch 提供了多种优化器，以下是一些常用的优化器：

• SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是一种常用的优化算法。
• Adam: Adam 是一种自适应学习率的优化器，通常在深度学习中表现良好。

示例代码

import torch.optim as optim

# 创建一个简单的模型
model = ...

# 定义损失函数和优化器
criterion = ...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

学习率调整

学习率是优化器中的一个重要参数，它决定了每次迭代中权重更新的幅度。以下是一些调整学习率的方法：

• 学习率衰减: 随着训练的进行逐渐减小学习率。
• 学习率预热: 在训练开始时使用较小的学习率，然后逐渐增加。

示例代码

# 使用学习率预热
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    ...
    scheduler.step()

模型评估

在训练模型后，我们需要评估其性能。以下是一些常用的评估指标：

• 准确率: 模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
• 损失函数: 用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

示例代码

# 计算准确率
correct = ...
total = ...
accuracy = correct / total

# 打印结果
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

扩展阅读

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