pytorch 平均指数移动更新参数

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.optim` 模块中的优化器类来实现参数的平均指数移动更新。具体来说，可以使用 `torch.optim.ExponentialLR` 类来定义一个指数衰减的学习率调度器，并将其与相应的优化器一起使用。

以下是一个示例代码，展示了如何使用指数移动平均更新参数：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和优化器
model = YourModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义指数衰减的学习率调度器
scheduler = optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个 epoch 前更新学习率
    scheduler.step()
    
    # 执行一次训练循环
    for batch_data in dataloader:
        # 前向传播、计算损失等
        loss = ...
        
        # 反向传播和参数更新
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上述代码中，`gamma` 参数控制了学习率的衰减速率，每个 epoch 结束时学习率会乘以 `gamma`。通过调整 `gamma` 的值，可以控制衰减的速度。

希望这可以帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。