torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)中的model没有定义
时间: 2024-01-21 16:19:40 浏览: 30
是的,你需要先定义一个模型(model),然后将其作为参数传递给优化器(optimizer)中。模型可以是任何继承了 torch.nn.Module 类的类的实例。例如,下面是一个简单的线性模型的定义:
```
import torch.nn as nn
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
```
在这个例子中,我们定义了一个名为 LinearModel 的类,它继承了 nn.Module 类。这个模型有一个名为 linear 的属性,它是一个线性层(nn.Linear)。在 __init__ 方法中,我们创建了这个线性层并将其保存为类属性。在 forward 方法中,我们将输入数据 x 传递给线性层,并返回输出结果 out。
现在我们可以创建一个 LinearModel 的实例,然后将其传递给优化器中进行训练:
```
model = LinearModel(input_size=10, output_size=1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
在这个例子中,我们创建了一个输入大小为 10,输出大小为 1 的线性模型,并将其保存为 model 变量。然后,我们创建了一个 Adam 优化器,并将模型的参数传递给它,以便它可以更新模型的权重。