optimizer = optim.SGD(model.parameters(),LR)
时间: 2024-05-25 18:10:28 浏览: 15
这行代码使用了PyTorch的优化器optim中的SGD(随机梯度下降)优化器,用来更新模型的参数。其中,model.parameters()指定了需要优化的参数,LR则是学习率(learning rate),用于控制每次参数更新的步长大小。通常需要根据具体任务和数据集进行调整,以达到更好的训练效果。
相关问题
请解释这段代码:optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1)
这段代码是在使用PyTorch库中的torch.optim.SGD类创建了一个名为optimizer的对象,并且将模型参数(model.parameters())和学习率(lr = 1)作为参数传递给SGD优化器。
SGD代表随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent),是一种常用的优化算法,用于训练神经网络和更新模型参数。它通过在每个训练样本上计算损失函数的梯度,并利用梯度信息来更新模型参数,以最小化损失函数。
在创建SGD优化器对象时,需要传入两个参数。第一个参数是model.parameters(),表示要优化的模型参数集合。这个参数通常通过调用模型的parameters()方法来获取。第二个参数是学习率(lr),它控制了每次参数更新的步长大小。学习率越大,参数更新得越快,但可能会导致不稳定的训练过程;学习率越小,参数更新得越慢,但可能会需要更多的训练迭代次数。
通过创建SGD优化器对象并传入模型参数和学习率,可以使用该优化器来更新模型参数,实现模型的训练过程。在训练过程中,通常会反复调用优化器的step()方法来计算梯度并更新参数。
trainer=torch.optim.SGD()
这段代码是定义了一个优化器(optimizer),具体来说是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器。在使用深度学习模型时,我们需要对模型进行训练,这个过程就需要使用优化器来更新模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
在使用 SGD 优化器时,我们需要指定一些参数,比如学习率(learning rate),动量(momentum)等。例如,可以这样定义一个 SGD 优化器:
```
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
```
其中,`model.parameters()` 表示要优化的模型参数,`lr=0.01` 表示学习率为 0.01,`momentum=0.9` 表示动量为 0.9。在训练过程中,我们可以使用 `optimizer.step()` 来更新模型参数,使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度。
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