pytorch如何使用adam优化器
时间: 2024-06-15 08:02:18 浏览: 23
PyTorch 中的 Adam(Adaptive Moment Estimation)优化器是一种常用的梯度下降优化算法,它结合了动量(momentum)和自适应学习率(RMSprop)的优点。以下是在 PyTorch 中使用 Adam 优化器的基本步骤:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torch.optim as optim
```
2. 初始化模型和张量:
```python
model = YourModel() # 替换为你的模型实例
input = torch.randn(10, 20) # 假设输入形状,具体根据你的任务
target = torch.randn(10) # 假设输出形状
```
3. 创建 Adam 优化器:
```python
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8) # 设置学习率 lr、动量参数 beta1 和 beta2 及一个小数用于数值稳定性(eps)
```
在这里,`lr` 是学习率,`betas` 是动量的参数,`eps` 是一个很小的值,防止除以零。
4. 定义一个训练步骤(例如一个循环中的 `forward()` 和 `backward()` 调用):
```python
loss_fn = torch.nn.MSELoss() # 或者其他合适的损失函数
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad() # 每轮开始前清空梯度
output = model(input) # 前向传播
loss = loss_fn(output, target) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播,计算梯度
optimizer.step() # 使用优化器更新模型参数
```
5. 在训练过程中,你可以定期调整学习率或检查模型性能。
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