torch.optim.SGD(params, lr=lr)
时间: 2024-01-15 09:11:04 浏览: 21
torch.optim.SGD(params, lr=lr)是PyTorch中的一个优化器对象,用于实现随机梯度下降(SGD)算法。其中params表示待优化的参数,lr表示学习率。SGD算法是一种常用的参数优化算法,通过计算参数的梯度来更新参数的数值,从而使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。学习率lr则控制着每次参数更新的幅度,如果学习率过大可能导致无法收敛,如果学习率过小可能导致收敛速度过慢。因此,选择合适的学习率非常重要。
相关问题
torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定吗
是的,torch.optim.sgd中的参数params可以自己指定。params是一个包含模型参数的可迭代对象,可以手动指定哪些参数需要进行优化。如果不指定params参数,默认会优化模型中所有的可训练参数。例如:
```python
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = MyModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 指定需要优化的参数
optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.01)
# 在训练过程中进行优化
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们手动指定了需要优化的参数为模型中的所有可训练参数,即model.parameters()。如果只想优化模型中的一部分参数,可以手动选取需要优化的参数,然后传入params参数。
torch.optim.SGD(
torch.optim.SGD是torch.optim库中的一个优化算法,用于实现随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)算法。通过使用该算法,可以对模型参数进行更新以最小化损失函数。
在动手学深度学习的多层感知机中,updater = torch.optim.SGD(params, lr=lr)的代码中,updater是一个优化器对象,用于更新模型参数。
torch.optim的灵活使用详解中提到了使用SGD优化器的例子 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9)。这里示例了如何使用SGD优化器来设置学习率和动量参数。同样,我们可以使用torch.optim中的其他优化器和参数来自定义优化算法和设置各层的学习率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.optim.SGD()](https://blog.csdn.net/echo_gou/article/details/119536350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)](https://download.csdn.net/download/weixin_38607195/13737986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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