optim.SGD计算原理
时间: 2024-01-20 11:16:10 浏览: 41
optim.SGD是PyTorch中的一个优化器,用于实现随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)算法。它通过最小化损失函数来更新模型的参数,以使模型能够更好地拟合训练数据。
SGD的计算原理如下:
1. 初始化模型参数和学习率。
2. 对于每个训练样本,计算模型的预测值。
3. 计算预测值与真实值之间的损失。
4. 计算损失函数对模型参数的梯度。
5. 根据梯度和学习率更新模型参数。
6. 重复步骤2-5,直到达到指定的迭代次数或达到收敛条件。
在PyTorch中,使用optim.SGD时,可以通过以下步骤来实现SGD算法:
1. 创建一个优化器对象,指定要优化的模型参数和学习率。
2. 在每个训练迭代中,将优化器的梯度归零。
3. 计算模型的预测值。
4. 计算损失函数。
5. 调用backward()方法计算梯度。
6. 调用优化器的step()方法更新模型参数。
下面是一个示例代码,演示了如何使用optim.SGD进行模型训练:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 创建模型和损失函数
model = ...
criterion = ...
# 创建优化器,指定要优化的模型参数和学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
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