optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.07)详细解析

这行代码定义了一个优化器 `optimizer`，使用 Adam 算法来更新模型参数，同时指定了学习率为 0.07。

在深度学习中，优化器用于更新模型参数，以最小化损失函数。Adam 是一种常用的优化算法，它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 算法的优点，并添加了一些新的技术来提高性能。Adam 算法的基本思想是计算每个模型参数的梯度的指数移动平均值，并将其用于更新参数。具体来说，Adam 算法维护两个指数移动平均值，一个是梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值），另一个是梯度的二阶矩估计（即梯度的方差）。使用这些平均值来计算每个参数的更新量，从而实现参数的优化。

在这里，`optimizer` 使用了 Adam 算法，并将模型的所有参数传递给了它。这个参数可以通过调用 `net.parameters()` 来获取。学习率 `lr` 是一个超参数，它调整模型参数在每次迭代中更新的幅度，并且需要手动设置。学习率越高，模型参数更新的幅度就越大，但可能会导致模型不稳定；学习率越低，模型参数更新的幅度就越小，但可能会导致模型收敛速度过慢。因此，选择合适的学习率对于模型的训练非常重要。

在训练过程中，我们将使用 `optimizer` 来更新模型的参数，以最小化损失函数。具体来说，我们将计算损失函数的梯度，并使用 `optimizer` 来更新模型的参数，以使损失函数值最小化。这个过程将重复进行多次，直到模型收敛到一个满意的性能水平。

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criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.07)这种表示的方法意义到底在哪儿

这段代码是用来定义一个神经网络模型的损失函数和优化器。

`nn.MSELoss()` 是均方误差损失函数，用于计算模型输出和真实标签之间的误差平方和。

`optim.Adam(net.parameters(), lr=0.07)` 是Adam优化器，用于更新模型的参数，其中`net.parameters()` 是指模型中需要更新的参数，`lr` 是学习率。

整个代码段的作用是为了训练一个神经网络模型，通过最小化损失函数来优化模型的参数，使得模型的预测结果更加准确。

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。