torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
时间: 2023-10-23 14:40:52 浏览: 36
这段代码使用了PyTorch中的随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器来更新神经网络中的参数。其中,model.parameters()表示需要优化的参数集合,lr=0.01表示学习率,即每次参数更新的步长大小。SGD优化器的基本思想是根据梯度的方向来更新参数,以最小化损失函数。在每次迭代中,SGD会从训练集中随机选择一批数据,计算这些数据的梯度并更新参数。这个过程会不断重复直到达到指定的迭代次数或者达到了一定的收敛条件。
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torch.optim.sgd.SGD
`torch.optim.sgd.SGD`是PyTorch中的一个优化器类,用于实现随机梯度下降(SGD)算法。它可以用于训练神经网络模型,通过不断地迭代来更新模型的参数,使得模型的损失函数逐渐减小,从而提高模型的准确性。
以下是一个使用`torch.optim.sgd.SGD`的例子:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = torch.nn.Linear(10, 1)
criterion = torch.nn.MSELoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
# 前向传播
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1, 1)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印损失函数
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))
```
在这个例子中,我们首先定义了一个包含10个输入和1个输出的线性模型,以及一个均方误差损失函数。然后,我们使用`optim.SGD`定义了一个SGD优化器,将模型的参数作为优化器的参数传入。在训练过程中,我们使用前向传播计算模型的输出和损失函数,然后使用反向传播计算梯度,并使用优化器更新模型的参数。最后,我们打印出每个epoch的损失函数。
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。