optimizer.step()
时间: 2023-07-14 17:10:56 浏览: 50
optimizer.step() 是 PyTorch 中用于更新模型参数的函数。它一般和 optimizer.zero_grad() 配合使用,用于实现梯度下降算法中的参数更新步骤。
在使用 optimizer.step() 前,需要先调用 optimizer.zero_grad() 函数清空梯度。然后,通过调用 loss.backward() 函数计算出当前 batch 的梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
下面是一个 optimizer.step() 的使用示例:
```
# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 计算 loss 并进行反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
```
在这个示例中,我们使用了 SGD(随机梯度下降)优化器,学习率为 0.01。首先,我们计算出当前 batch 的损失,然后调用 loss.backward() 函数进行反向传播,计算出梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
相关问题
optimizer.step
在深度学习中,优化器(optimizer)用于更新模型的参数,使得模型能够更准确地预测。在优化器的应用中,optimizer.step()函数是必不可少的一步。它的作用是根据损失函数(loss function)计算的梯度(gradient),更新模型的参数。
具体而言,optimizer.step()会修改每个参数的值,以便使其更接近最优值。例如,如果使用随机梯度下降法(SGD)作为优化器,那么optimizer.step()函数会按照以下公式更新每个参数的值:
```
new_parameter = old_parameter - learning_rate * gradient
```
其中,`old_parameter`表示原始的参数值,`learning_rate`表示学习率(learning rate),`gradient`表示损失函数对该参数的梯度。
总之,optimizer.step()函数是优化器中非常重要的一步,它将损失函数的梯度与模型参数结合起来,实现模型参数的更新,从而提高模型的精度。
optimizer.step()用法
optimizer.step() 是 PyTorch 中用于更新模型参数的函数。它一般和 optimizer.zero_grad() 配合使用,用于实现梯度下降算法中的参数更新步骤。
在使用 optimizer.step() 前,需要先调用 optimizer.zero_grad() 函数清空梯度。然后,通过调用 loss.backward() 函数计算出当前 batch 的梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
下面是一个 optimizer.step() 的使用示例:
```
# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 计算 loss 并进行反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
```
在这个示例中,我们使用了 SGD(随机梯度下降)优化器,学习率为 0.01。首先,我们计算出当前 batch 的损失,然后调用 loss.backward() 函数进行反向传播,计算出梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。