在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器

在多分类任务实验中，可以使用以下代码实现momentum、rmsprop和adam优化器：

1. Momentum优化器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

# 在训练过程中使用优化器
for inputs, labels in dataloader:
    # 正向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

2. RMSprop优化器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001, alpha=0.99)

# 在训练过程中使用优化器
for inputs, labels in dataloader:
    # 正向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

3. Adam优化器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 在训练过程中使用优化器
for inputs, labels in dataloader:
    # 正向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

以上代码展示了如何使用PyTorch库中的SGD、RMSprop和Adam优化器来进行多分类任务的训练。请确保将`YourModel`替换为您实际使用的模型，并根据实际情况调整学习率(lr)和其他超参数。