torch.optim.LBFGS类

torch.optim.LBFGS类是PyTorch中的一个优化器类，它实现了L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法，用于优化神经网络的参数。L-BFGS是一种基于梯度的优化算法，它在每次迭代中使用梯度信息来更新参数，并且通过存储有限的历史信息来近似计算Hessian矩阵的逆。

LBFGS类的构造函数接受一个参数，即要优化的模型的参数列表。在每次迭代中，LBFGS类会调用模型的backward()方法计算梯度，并根据梯度信息更新参数。LBFGS类还提供了一些可选参数，例如lr（学习率）和max_iter（最大迭代次数），可以根据需要进行设置。

使用LBFGS类进行优化的步骤如下：
1. 创建一个LBFGS优化器对象，传入要优化的模型的参数列表。
2. 在每次迭代中，调用优化器对象的closure方法，该方法接受一个无参函数作为参数，用于计算损失函数并返回。
3. 调用优化器对象的step方法进行参数更新。

需要注意的是，LBFGS类只能用于优化具有可导性质的损失函数，因此在使用LBFGS类之，需要确保模型的损失函数是可导的。

相关问题

torch.optim.LBFGS

torch.optim.LBFGS是PyTorch中的一个优化器，用于使用LBFGS算法对模型进行参数优化。它的参数包括学习率lr，每个优化步骤的最大迭代次数max_iter，每次优化函数计算的最大数量max_eval，一阶最优终止公差tolerance_grad，函数值/参数变化的终止容差tolerance_change，更新历史记录大小history_size，以及使用的线搜索算法line_search_fn。其中，max_iter指的是LBFGS内部优化迭代时的步数，而max_eval是通常理解的最大迭代步数，即在LBFGS迭代了max_eval步后，外部的程序才会终止。通过设置这些参数，我们可以根据实际情况对LBFGS算法进行调优。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch 使用 torch.optim.LBFGS() 优化神经网络](https://blog.csdn.net/awslyyds/article/details/127503167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch优化器全总结（三）牛顿法、BFGS、L-BFGS 含代码](https://blog.csdn.net/xian0710830114/article/details/128419401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [记录 torch.optim.LBFGS](https://blog.csdn.net/mifangdebaise/article/details/126380817)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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torch::optim::LBFGS

torch::optim::LBFGS是PyTorch中的一种优化器，它是针对无约束优化问题设计的，使用了逐步逼近的方式来求解目标函数的最小值。在机器学习中，它常用于优化神经网络的损失函数，以提高神经网络的性能和准确率。其核心思想是通过利用过去的历史梯度信息，来指导搜索方向，从而加快搜寻的速度。

使用torch::optim::LBFGS需要指定一些参数，如学习率、梯度阈值等。通过调整这些参数，可以使优化器更好地适应不同的优化问题。