pytorch的optimizer
时间: 2023-11-13 21:53:45 浏览: 35
PyTorch提供了许多用于优化模型的优化器。优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的工具。以下是一些常用的PyTorch优化器:
1. `torch.optim.SGD`: 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)优化器。它通过计算数据的小批量梯度来进行参数更新。
2. `torch.optim.Adam`: Adam优化器是一种自适应学习率优化算法,结合了Adagrad和RMSprop的优点。
3. `torch.optim.RMSprop`: RMSprop优化器也是一种自适应学习率优化算法,它使用指数加权平均来平衡历史梯度和当前梯度。
4. `torch.optim.Adagrad`: Adagrad优化器根据参数的历史梯度调整学习率。它对频繁出现的梯度较小的参数有较大的学习率,对不经常出现的梯度较大的参数有较小的学习率。
这些只是一些常用优化器,PyTorch还提供了其他优化器,如`torch.optim.AdamW`、`torch.optim.Adadelta`、`torch.optim.Adamax`等。
相关问题
常用pytorch optimizer
常用的 PyTorch 优化器包括:
1. SGD:随机梯度下降优化器。
2. Adam:自适应矩估计优化器,可以自适应调整每个参数的学习率。
3. Adagrad:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会积累先前梯度的平方。
4. Adadelta:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会积累先前梯度的平方和平均值。
5. RMSprop:自适应梯度下降优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它会使用指数加权移动平均来估计梯度的平方。
6. LBFGS:拟牛顿法优化器,它使用逆Hessian矩阵估计来更新参数。
7. Rprop:基于梯度符号的优化器,可以自适应调整每个参数的学习率,但它只使用梯度符号。
这些优化器都有不同的优点和缺点,具体使用哪个优化器取决于具体的任务和数据集。
pytorch optimizer.step()
pytorch optimizer.step() 是 PyTorch 中优化器的一个方法,用于执行一次参数更新。在训练神经网络时,我们需要定义一个优化器来更新模型的参数,而 optimizer.step() 就是用来执行这个更新操作的。具体来说,它会根据当前的梯度计算出参数的更新量,并将其加到当前的参数值上,从而得到新的参数值。这个过程通常会在每个训练批次结束后执行。