pytorch adam优化器
时间: 2023-08-30 13:07:47 浏览: 52
PyTorch中的Adam优化器有几种不同的变体。其中包括SparseAdam、Adamax和Adam(AMSGrad)。SparseAdam是一种针对稀疏张量的Adam优化方法,它是Adam的一种“阉割版”。[1]Adamax是对Adam增加了一个学习率上限的概念,因此也被称为Adamax。[2]而Adam(AMSGrad)是一种实现了自适应学习率的优化方法,它结合了Momentum和RMSprop,并进行了偏差修正。可以选择是否采用AMSGrad优化方法,AMSGrad通过添加额外的约束,使学习率始终为正值。[3]这些Adam优化器都可以在PyTorch中使用,根据具体的需求选择适合的优化器即可。
相关问题
pytorch adam 优化器如何增加l2正则化
在 PyTorch 中,可以通过在定义优化器时传入参数来实现 L2 正则化。具体来说,需要在定义 Adam 优化器时设置 weight_decay 参数,该参数控制了 L2 正则化的强度。例如:
```python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.001)
```
在上述代码中,weight_decay 参数被设置为 0.001,表示对模型的权重进行 L2 正则化,且正则化强度为 0.001。
需要注意的是,weight_decay 参数实际上是对优化器的权重衰减项进行设置,而不是直接对模型的权重进行修改。因此,如果需要对模型的权重进行 L2 正则化,还需要在损失函数中添加相应的正则化项。
pytorch构建adam优化器
在PyTorch中构建Adam优化器的代码如下:
```
optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)
```
其中,`params`是需要优化的参数集合,`lr`表示学习率,`betas`是Adam优化器中的两个参数,`eps`是一个很小的数用于数值稳定性,`weight_decay`表示权重衰减,`amsgrad`表示是否使用AMSGrad算法。