PyTorch 提供了丰富的优化工具，帮助开发者高效训练模型。以下是核心内容概览：
🚀 常用优化器对比
| 优化器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SGD | 随机梯度下降，基础且高效 | 大规模数据训练 |
| Adam | 自适应学习率，收敛速度快 | 深度学习通用场景 |
| RMSProp | 非常适合处理非平稳目标 | 非线性优化问题 |
| L-BFGS | 高精度优化，计算资源消耗大 | 小规模模型调参 |
📌 提示：了解更详细的优化器实现可访问 /tools/pytorch/advanced_topics
🔧 学习率调整策略
- 固定学习率：
torch.optim.SGD默认设置 - 动态调整：使用
torch.optim.lr_scheduler模块StepLR：周期性衰减CosineAnnealingLR：余弦退火ReduceLROnPlateau：基于验证集表现衰减
- 自定义调度器：通过继承
LambdaLR实现个性化策略
learning rate scheduler
🧠 优化技巧
- 梯度裁剪：防止爆炸梯度，使用
clip_grad_norm_或clip_grad_value_ - 动量优化：加速收敛，
Momentum优化器内置支持 - 权重衰减：正则化手段，
weight_decay参数控制 - 分布式优化：
DistributedOptimizer实现多GPU训练
📝 注意：优化器选择需结合具体任务，建议从
SGD开始尝试
📚 扩展阅读
optimization techniques