torch.nn.Adam

时间: 2024-01-14 19:55:48 浏览: 93
torch.nn.Adam is a popular optimization algorithm used in deep learning for gradient-based optimization. It is a variant of stochastic gradient descent (SGD) that uses adaptive learning rates for each parameter. The algorithm computes individual adaptive learning rates for each parameter, which are based on the first and second moments of the gradients. This allows the algorithm to adjust the learning rate for each parameter during training, which can lead to faster convergence and better performance. Adam is widely used in deep learning applications due to its efficiency and effectiveness in optimizing a wide range of neural network architectures. It is implemented in the PyTorch library as torch.optim.Adam.
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import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim

torch.nn module provides various classes and functions for building neural networks. For example, it provides classes for defining layers such as Linear, Conv2d, LSTM, etc. It also provides classes ...

如何将其中测试集的loss函数收敛：class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

2. 减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大； 3. 增加批量大小（batch_size），以减少计算中的噪声； 4. 在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛； 5. 增加模型的复杂度，例如增加层...

在执行：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()如何将其中测试集的loss函数收敛

到最小值？ 首先，需要检查训练集和测试集的loss值是否有明显的差距，如果有，则需要增加模型复杂度或者增加训练集的数量。其次，可以尝试调整learning rate、weight decay等超参数，使模型更容易收敛。...

如何在下列代码中减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大；以及在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛；class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

decay * torch.norm(param) return reg_loss model = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) for epoch in range(num_epochs): for i, ...

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import make_classification

- torch.optim：包含了各种优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam等，用于更新模型参数以最小化损失函数。 from sklearn.datasets import make_classification这部分来自scikit-learn库，这是一个流行的数据科学...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms 分别有什么作用？

import torch.nn as nn: 这是PyTorch中用于构建神经网络的模块，提供了各种层、损失函数等的定义。 import torch.optim as optim: 这是PyTorch中用于优化器的模块，提供了各种优化算法，如SGD、Adam等。 import ...

在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器 l 在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法，并补全Adam中计算部分的内容 l 在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器，并对比其效果

optimizer_adam.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer_sgd.step() optimizer_rmsprop.step() optimizer_adam.step() running_loss += loss....

解释这段代码 import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE' import time import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn #该包包含模块，可扩展和构建神经网络所需的全部组件 import torch.nn.functional as F # optim中定义了各种各样的优化方法，包括SGD import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms

- torch.optim：PyTorch中的优化器模块，包含了各种优化算法，例如SGD、Adam等。 - torchvision：PyTorch的视觉库，提供了常用的数据集和数据处理方法。 - torchvision.transforms：PyTorch中的一些常用数据...

import torch.nn as nn

当你在Python编程中引入torch.nn模块时，你实际上是导入了PyTorch库中的神经网络（Neural Network）功能部分。nn是PyTorch神经网络模块的别名，它提供了一系列预定义的层（Layers）、激活函数（Activations）、...

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用torch.nn来作

import torch.nn as nn class GPTModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_layers, num_heads, hidden_dim): super(GPTModel, self).__init__() # 词嵌入层 self.embedding = ...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

首先，导入了所需的包和模块，如torch、torch.nn、numpy等。此外，还导入了一些自定义的工具函数和网络模型。 接下来，设置了一些超参数，如编码序列长度（enc_seq_len）、解码序列长度（dec_seq_len）、...

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