AdaBelief 优化器 用法代码 举例

AdaBelief 是一种优化算法，它旨在结合梯度下降的快速收敛能力和Adam的鲁棒性。这种优化器在处理噪声数据时尤其有效，因为它可以根据估计的梯度方差动态调整学习率。AdaBelief的动机是提供一个既有理论保障又有优秀实际性能的优化算法。

以下是使用PyTorch框架中实现AdaBelief优化器的一个简单示例：

import torch
from adabelief_pytorch import AdaBelief

# 定义一个简单的线性模型
class LinearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = LinearModel()

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 定义数据
data = torch.randn(5, 10)
target = torch.randn(5, 1)

# 初始化AdaBelief优化器
optimizer = AdaBelief(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练模型
for t in range(200):
    # 前向传播
    output = model(data)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(output, target)
    
    # 清除之前的梯度
    optimizer.zero_grad()
    
    # 反向传播，计算当前梯度
    loss.backward()
    
    # 更新参数
    optimizer.step()
    
    if t % 20 == 0:
        print(f"Step {t}, Loss: {loss.item()}")

在这段代码中，我们首先导入了PyTorch和AdaBelief优化器的实现模块。接着定义了一个线性模型，并使用均方误差作为损失函数。数据和目标值被随机生成作为示例输入和输出。

我们使用`AdaBelief`类创建了一个优化器实例，其中传入了模型的参数以及学习率（lr）。在训练循环中，我们执行了前向传播、计算损失、梯度清零、反向传播和参数更新等步骤。在每20步后，我们打印出当前的损失值，以跟踪训练进度。