给出一个Adam优化器的配置代码
时间: 2024-03-09 22:48:32 浏览: 28
下面是一个 Adam 优化器的配置代码示例:
```python
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = ...
# 定义 Adam 优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 前向传播
output = model(data)
# 计算损失
loss = ...
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们使用了 Adam 优化器,其中:
- `model.parameters()` 表示需要优化的参数;
- `lr=0.001` 表示学习率;
- `betas=(0.9, 0.999)` 表示用于计算梯度和平方梯度的两个指数衰减率;
- `eps=1e-08` 表示分母中的小数,以防止除以零;
- `weight_decay=0` 表示L2正则化的权重;
- `amsgrad=False` 表示是否使用AMSGrad变种。
在训练过程中,我们通过 `optimizer.step()` 更新模型的参数。
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