torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.03)
时间: 2023-10-23 20:57:24 浏览: 29
`torch.optim.SGD`是PyTorch中的一个随机梯度下降优化器。它用于更新神经网络模型中的参数,以最小化损失函数。在这个例子中,`net.parameters()`表示网络模型中的可学习参数,`lr=0.03`表示学习率为0.03,即每次更新参数时的步长。通过调用这个优化器的`step()`方法,可以更新模型的参数。
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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。
optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)
这行代码创建了一个名为 "optimizer" 的优化器对象,使用的是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)算法,用于更新神经网络模型中的参数。
具体来说,这里使用了 torch.optim.SGD 类来创建优化器对象。它接受两个参数:net.parameters() 用于指定需要被优化的参数,lr=0.5 用于设置学习率(learning rate)为 0.5。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 SGD 优化器来更新神经网络模型的参数:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 创建神经网络模型
net = Net(dim_in=1, dim_out=10, class_number=1)
# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)
# 在训练过程中使用优化器更新模型参数
for inputs, labels in dataloader:
# 前向传播和计算损失
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 反向传播和更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
```
在训练过程中,首先进行前向传播计算输出和损失,然后使用 optimizer.zero_grad() 将梯度清零,再进行反向传播计算梯度,并使用 optimizer.step() 来更新参数。通过迭代训练数据,不断更新参数,最终实现模型的优化。