pytorch构建Nadam优化器
时间: 2023-11-09 17:57:15 浏览: 51
要PyTorch中构建Nadam优化器,你可以使用AdamW优化器和NadamW调度器的组合来实现。首先,你需要导入必要的库:
import torch
from torch.optim import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
然后,你需要定义你的模型和损失函数:
model = YourModel()
criterion = YourLossFunction()
接下来,你可以设置一些超参数:
learning_rate = 0.001
weight_decay = 0.0001
然后,你可以使用AdamW优化器进行参数优化:
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
最后,你可以使用NadamW调度器来动态调整学习率:
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
这样,你就成功构建了Nadam优化器。记得在训练过程中,使用optimizer.step()来更新参数,scheduler.step()来调整学习率。
相关问题
pytorch构建adam优化器
在PyTorch中构建Adam优化器的代码如下:
```
optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)
```
其中,`params`是需要优化的参数集合,`lr`表示学习率,`betas`是Adam优化器中的两个参数,`eps`是一个很小的数用于数值稳定性,`weight_decay`表示权重衰减,`amsgrad`表示是否使用AMSGrad算法。
pytorch更新优化器
PyTorch中常用的优化器有SGD、Adam等。更新优化器的方法通常有两种:手动更新和使用PyTorch提供的优化器。
手动更新:
```python
import torch
w = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
lr = 0.1
for i in range(10):
loss = 2 * w
loss.backward()
with torch.no_grad():
w -= lr * w.grad
w.grad.zero_()
print(w)
```
使用PyTorch提供的优化器:
```python
import torch
w = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
lr = 0.1
optimizer = torch.optim.SGD([w], lr=lr)
for i in range(10):
loss = 2 * w
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
print(w)
```
其中,`optimizer.step()`更新参数,`optimizer.zero_grad()`清空梯度。其他优化器类似,只需要更换优化器即可。
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