Adam优化器在python中怎么使用
时间: 2024-06-13 08:07:31 浏览: 13
在Python中使用Adam优化器的步骤如下:
1.导入tensorflow库
```python
import tensorflow as tf
```
2.定义模型和优化器
```python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)
```
3.编译模型
```python
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
4.训练模型
```python
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
```
其中,learning_rate表示学习率,beta_1和beta_2分别表示一阶动量和二阶动量的衰减率,epsilon是一个很小的数,用于防止除数为0的情况。
相关问题
python keras中adam优化器参数设定
在 Keras 中,使用 Adam 优化器时可以设置以下参数:
1. `learning_rate`:学习率,控制权重的更新速度,默认值为 0.001。
2. `beta_1`:一阶矩系数,控制历史梯度的平均权重,默认值为 0.9。
3. `beta_2`:二阶矩系数,控制历史梯度平方的平均权重,默认值为 0.999。
4. `epsilon`:数值稳定性参数,防止分母为 0,默认值为 1e-7。
5. `amsgrad`:是否使用 AMSGrad 变种,默认为 False。
下面是一个使用 Adam 优化器的例子:
```python
from keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-7, amsgrad=False)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
```
在上面的代码中,我们创建了一个 Adam 优化器,并将其作为参数传递给了模型的 `compile` 方法。其中,我们设置了学习率为 0.01,一阶矩系数为 0.9,二阶矩系数为 0.999,数值稳定性参数为 1e-7,不使用 AMSGrad 变种。
如何使用adam优化器
使用Adam优化器的步骤如下:
1. 首先,需要定义一个初始值x1,可以使用torch.tensor()方法来定义,需要设置requires_grad=True,表示需要计算梯度。
2. 然后,使用torch.optim.Adam()方法来创建一个Adam优化器,需要将x1作为参数传入,并设置合适的学习率等信息。
3. 接着,使用一个循环来进行优化,循环次数可以根据实际情况进行设置。在循环中,需要计算预测值pre,然后使用optimier.zero_grad()方法清空梯度,使用pre.backward()方法计算梯度,最后使用optimier.step()方法来更新参数。
4. 在循环中,可以使用print()方法来输出每一步的预测值,以便查看是否收敛。
下面是一个使用Adam优化器的示例代码:
```python
import torch
from torch.optim import Adam
# 定义计算预测值的函数
def computez(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 定义初始值x1
x1 = torch.tensor([0.0, 0.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True)
# 创建Adam优化器
optimizer = Adam([x1], lr=0.001)
# 进行优化
for i in range(20000):
pre = computez(x1)
optimizer.zero_grad()
pre.backward()
optimizer.step()
if i % 2000 == 0:
print('第{}步的{}的预测值为:{}'.format(i, x1.tolist(), pre.item()))
```
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