optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=4.0) model.parameters()在model中我并没有找到parameters()函数?
时间: 2024-04-27 17:23:18 浏览: 13
`model.parameters()`是PyTorch中内置的一个函数,它会返回一个包含模型参数(权重和偏置)的迭代器。这个函数并不是所有模型都具备的,而是需要模型继承`nn.Module`类后才能使用。如果你的模型是基于`nn.Module`的,那么你可以直接使用`model.parameters()`来获取模型中的参数。
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optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 0.001)
这段代码使用了SGD优化器来优化模型的参数,学习率为0.001。SGD是随机梯度下降的简写,是一种常用的优化器。它通过在每次更新时随机选择一个样本来计算梯度,从而降低计算成本,并且可以避免陷入局部极小值。学习率控制了每次更新的步长大小,较小的学习率可以使模型收敛得更稳定,但可能需要更多的迭代次数才能达到最优解;较大的学习率可以加快收敛速度,但可能会导致模型在最优解附近来回震荡,无法收敛。
optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)
这行代码创建了一个名为 "optimizer" 的优化器对象,使用的是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)算法,用于更新神经网络模型中的参数。
具体来说,这里使用了 torch.optim.SGD 类来创建优化器对象。它接受两个参数:net.parameters() 用于指定需要被优化的参数,lr=0.5 用于设置学习率(learning rate)为 0.5。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 SGD 优化器来更新神经网络模型的参数:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 创建神经网络模型
net = Net(dim_in=1, dim_out=10, class_number=1)
# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)
# 在训练过程中使用优化器更新模型参数
for inputs, labels in dataloader:
# 前向传播和计算损失
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 反向传播和更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
```
在训练过程中,首先进行前向传播计算输出和损失,然后使用 optimizer.zero_grad() 将梯度清零,再进行反向传播计算梯度,并使用 optimizer.step() 来更新参数。通过迭代训练数据,不断更新参数,最终实现模型的优化。