pytorch sgd

时间: 2023-11-03 20:58:28 浏览: 61
pytorch的SGD是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)优化算法的一种实现。它是一种常用的优化算法,用于训练神经网络模型。在SGD算法中,每次更新参数时都会随机选择一个样本进行计算梯度,并更新模型参数。其具体使用方式如下: ```python import torch.optim as optim # 定义模型和损失函数 model = ... criterion = ... # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in dataloader: # 清零梯度 optimizer.zero_grad() # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() ``` 其中,`lr`代表学习率(learning rate),`momentum`代表动量(momentum),`weight_decay`代表权重衰减(weight decay),这些参数可以根据具体任务进行调整。

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