trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)解释含义
时间: 2024-06-07 19:08:09 浏览: 187
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。
解释trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
这是一个 PyTorch 中的 optimizer,用于优化神经网络的参数。SGD 是指随机梯度下降法,是一种常用的优化算法。net.parameters() 表示需要优化的参数集合,lr=0.1 表示学习率为0.1。该语句的作用是将所有需要优化的参数传递给 SGD 这个 optimizer,使其可以对这些参数进行优化。
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