trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)解释含义
时间: 2024-06-07 12:08:09 浏览: 11
这行代码创建了一个SGD优化器对象,该优化器将用于更新神经网络中所有可训练参数的值。SGD代表随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent),是一种常用的优化算法。`net`是指神经网络模型对象,`net.parameters()`返回模型中所有可训练参数的迭代器。`lr`是学习率(learning rate),控制了每次参数更新的步长大小,即这个参数调整了每次迭代时的步长大小,越大则每次迭代的步长越大,可能更快地收敛,但是会有可能会导致无法收敛,越小则每次迭代的步长越小,收敛速度会变慢,但是会更容易收敛。
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trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)
这段代码定义了一个优化器trainer,使用PyTorch中的SGD优化算法来优化神经网络模型net的参数。其中,net.parameters()返回模型中所有需要被优化的参数,lr=0.03表示学习率为0.03,即每次更新参数时的步长大小。在训练模型时,我们会多次迭代整个数据集,每次迭代中会使用优化器trainer来更新模型的参数,使得模型在训练数据上的预测结果更加准确。
trainer=torch.optim.SGD()
这段代码是定义了一个优化器(optimizer),具体来说是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器。在使用深度学习模型时,我们需要对模型进行训练,这个过程就需要使用优化器来更新模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
在使用 SGD 优化器时,我们需要指定一些参数,比如学习率(learning rate),动量(momentum)等。例如,可以这样定义一个 SGD 优化器:
```
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
```
其中,`model.parameters()` 表示要优化的模型参数,`lr=0.01` 表示学习率为 0.01,`momentum=0.9` 表示动量为 0.9。在训练过程中,我们可以使用 `optimizer.step()` 来更新模型参数,使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度。