pytorch基于adam优化器如何获得Δw

这是一个技术性问题，我可以回答。在PyTorch中，基于Adam优化器获得Δw的方法是通过以下公式计算：

Δw = -learning_rate * m_hat / (v_hat.sqrt() + eps)

其中，learning_rate是学习率，m_hat是一阶矩估计（考虑梯度的第一次矩），v_hat是二阶矩估计（考虑梯度平方的第二次矩），eps是一个小的常数，防止分母为0。

相关问题

基于PyTorch的Adam优化器是什么

Adam优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，它使用了动态学习率的方法来更新模型参数。该优化器结合了梯度的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的方差）来调整学习率。在每一步迭代中，Adam优化器计算当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，并将它们分别存储在变量m和v中。然后，Adam计算修正后的一阶矩估计和二阶矩估计，将它们分别存储在变量m_hat和v_hat中。最后，Adam根据修正后的一阶矩估计和二阶矩估计来更新模型参数。

PyTorch中的Adam优化器可以通过torch.optim.Adam来实现。在使用Adam优化器时，需要指定学习率lr和其他可选参数，如权重衰减系数weight_decay等。例如，以下代码演示了如何在PyTorch中创建一个Adam优化器对象：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001)

其中，model是需要优化的模型对象。在训练过程中，可以使用该优化器对象来更新模型参数。

pytorch adam优化器

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。