python torch.optim.Optimizer
时间: 2023-08-31 10:13:42 浏览: 42
引用\[1\]中提到了torch.optim.Optimizer类,它是PyTorch中优化器的基类。优化器用于调整模型的参数以最小化损失函数。torch.optim.Optimizer类具有一些重要的属性和方法,如params、defaults、state_dict、load_state_dict、zero_grad和add_param_group。params属性用于获取优化器中的参数,defaults属性用于获取默认的优化器参数。state_dict方法用于返回优化器的状态字典,load_state_dict方法用于加载优化器的状态字典。zero_grad方法用于将模型参数的梯度置零,add_param_group方法用于向优化器中添加参数组。\[1\]
引用\[2\]中提供了一个动态调整学习率的函数方法。该方法使用lr_poly函数计算学习率,adjust_learning_rate函数用于调整优化器中的学习率。adjust_learning_rate函数接受一个优化器实例和迭代次数作为参数,然后根据迭代次数计算新的学习率,并修改优化器中的学习率超参数。\[2\]
引用\[3\]中介绍了一种分类模型参数并为不同类别设置不同学习率的方法。get_1x_lr_params和get_10x_lr_params函数用于获取不同类别的参数,optim_parameters函数用于构建优化器参数列表,其中每个参数组都有不同的学习率。最后,通过传入模型参数构建优化器实例,实现动态调整优化器的学习率。\[3\]
综上所述,torch.optim.Optimizer是PyTorch中优化器的基类,它提供了一些重要的属性和方法来管理和调整模型的参数和学习率。可以根据需要使用这些属性和方法来优化模型的训练过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.optim.Optimizer](https://blog.csdn.net/weixin_43118280/article/details/124025220)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [PyTorch中的优化器的构建: torch.optim.Optimizer](https://blog.csdn.net/qq_39463274/article/details/104988575)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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