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# PyTorch Optimizer怎么使用
## 1. 什么是Optimizer
在深度学习中,**Optimizer(优化器)**是训练神经网络的核心组件之一。它通过调整模型参数(weights和biases)来最小化损失函数(loss function),从而使模型逐步逼近最优解。PyTorch提供了多种优化算法的实现,如SGD、Adam、RMSprop等。
## 2. 优化器的基本使用步骤
### 2.1 导入必要的库
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 1)
)
criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 随机梯度下降
for epoch in range(100):
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
loss.backward() # 计算梯度
# 参数更新
optimizer.step() # 更新参数
optim.SGD(params, lr=0.01, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)
optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)
optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0)
PyTorch提供lr_scheduler
实现动态学习率:
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
train(...)
scheduler.step() # 更新学习率
optim.SGD([
{'params': model.base.parameters()}, # 基础层
{'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} # 分类层
], lr=1e-2)
防止梯度爆炸:
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.zero_grad(set_to_none=True)
节省内存优化器 | 训练速度 | 内存消耗 | 超参数敏感性 | 推荐场景 |
---|---|---|---|---|
SGD | 慢 | 低 | 高 | 小数据集/简单模型 |
SGD+momentum | 中等 | 低 | 中 | 计算机视觉 |
Adam | 快 | 中 | 低 | 大多数深度学习 |
RMSprop | 中等 | 中 | 中 | RNN/LSTM |
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 1. 准备数据和模型
X = torch.randn(100, 10)
y = torch.randn(100, 1)
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 5), nn.ReLU(), nn.Linear(5, 1))
# 2. 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()
# 3. 训练循环
for epoch in range(1000):
# 前向传播
pred = model(X)
loss = criterion(pred, y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 参数更新
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}')
PyTorch优化器是模型训练的核心工具,合理选择和使用优化器可以显著提升训练效果。关键要点: 1. 基础优化流程:zero_grad() → backward() → step() 2. Adam通常是好的默认选择 3. 配合学习率调度器效果更佳 4. 注意梯度问题和内存管理
通过实践不同优化器和参数组合,可以找到最适合特定任务的配置。 “`
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