PyTorch 提供了一系列优化工具，用于加速深度学习模型的训练过程。以下是一些常用的优化器及其特点：

优化器列表

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最常用的优化器之一。
  • Adam: Adam 是一种自适应学习率的优化器，结合了 RMSprop 和 Momentum。
  • RMSprop: RMSprop 通过调整学习率来优化梯度下降。
  • Momentum: Momentum 通过引入动量来加速梯度下降。

优化器使用示例

以下是一个使用 Adam 优化器的示例：

import torch.optim as optim

# 假设 model 是一个 PyTorch 模型
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

扩展阅读

更多关于 PyTorch 优化器的信息，请访问 PyTorch 官方文档。

[

PyTorch_Optimization
]

如果你对 PyTorch 的其他方面感兴趣，可以查看以下内容：