pytorch的optimizer

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

pytorch optimizer

### PyTorch Optimizer 使用与配置

#### 创建优化器实例
在PyTorch中，`torch.optim`模块提供了多种常用的优化算法实现。为了创建一个优化器对象，通常需要指定待优化参数以及学习率等超参数。

import torch
from torch import nn, optim

model = nn.Linear(10, 2)  # 示例模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 定义随机梯度下降法作为优化方法并设置初始学习率为0.01[^1]

#### 调整学习率
有时希望动态调整学习率来改善收敛性能，在这种情况下可以使用调度器（scheduler）。下面是一个简单的例子展示如何结合余弦退火策略改变每轮迭代的学习速率：

scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50)

for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    
    scheduler.step()  # 更新学习率

#### 自定义优化器参数组
对于更复杂的场景，可能想要针对不同子网络应用不同的优化选项。这可以通过向构造函数传递带有特定属性字典列表的方式完成:

optim_params = [
    {'params': model.base_model.parameters()},
    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
]

custom_optimizer = optim.AdamW(optim_params, lr=1e-4)

上述代码片段展示了如何为分类层分配更高的学习速度而保持基础特征提取部分较低的速度不变[^2]。

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。