Adam优化器怎么用 代码
时间: 2023-09-10 20:12:55 浏览: 94
代码优化工具
使用Adam优化器的代码示例:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...
# 定义Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0.01)
# 循环进行训练
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in dataloader:
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
首先,我们导入PyTorch库中的optim模块,并定义模型和损失函数。接着,我们使用`optim.Adam`函数创建一个Adam优化器对象,并传入模型参数、学习率、betas、eps和权重衰减等参数。在训练循环中,我们先进行前向传播和计算损失,然后在反向传播后使用`optimizer.zero_grad()`清空梯度缓存,再调用`loss.backward()`计算梯度并进行参数更新,最后调用`optimizer.step()`更新模型参数。
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