adagrad pytorch参数设置

Adagrad是一种自适应学习率优化算法，它为每个参数维护了一个历史梯度平方的累加和，以此来动态调整每个参数的学习速率。在PyTorch中使用Adagrad，你可以通过`optim`模块的`Adagrad`类来实现。以下是基本的设置步骤：

import torch.optim as optim

# 创建模型的参数列表
params = list(model.parameters())

# 初始化Adagrad优化器，指定学习率和需要累积梯度平方的参数
optimizer = optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0.95)  # 默认值不累积所有梯度，可以设置epsilon=1e-7防止除零错误

# 训练过程中调用step()更新参数
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        loss = criterion(output, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播计算梯度
        optimizer.step()  # 使用当前的学习率更新参数

其中，`lr`是初始学习率，`lr_decay`是学习率衰减因子，用于控制学习率随训练进程逐渐降低；`epsilon`是一个很小的数，用于数值稳定性。