常用pytorch optimizer

时间: 2023-10-18 12:56:18 浏览: 79

pytorch常用函数手册

PyTorch 是一个广泛应用于深度学习的开源框架，提供丰富的函数和工具来构建神经网络模型。以下是 PyTorch 常用函数手册的资源描述：资源名称： PyTorch 常用函数手册描述：该手册整理了 PyTorch 中常用的函数、类和工具的详细说明和示例用法，涵盖了张量操作、模型构建、优化器、损失函数、数据加载等方面的内容。可以帮助用户快速查找和了解 PyTorch 中各种函数的用法和参数设置，提升开发效率和代码质量。内容特点：详细说明：提供了每个函数的详细说明，包括输入参数、输出格式、示例代码等。示例用法：针对每个函数提供了多个实际应用场景下的示例用法，帮助用户理解函数的具体作用。分类整理：将函数按功能进行分类整理，方便用户快速定位需要的函数。更新及时：根据 PyTorch 版本更新情况及时更新内容，保持与最新版本的兼容性。该手册资源对于初学者和有一定经验的 PyTorch 用户都是非常有用的参考资料，可以帮助他们更好地利用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。 ### PyTorch常用函数手册知识点概述 #### 一、引言 PyTorch作为一个领先的开源机器学习库，凭借其灵活性和高效性，在学术界和工业界都得到了广泛应用。该手册致力于为用户提供一个全面且易于查阅的PyTorch函数指南，不仅适合初学者快速上手，也能够帮助有经验的开发者提高工作效率。 #### 二、手册内容特点 - **详细说明**：每个函数均配有详尽的描述，包括但不限于输入参数、返回值、以及常见用法。 - **示例用法**：针对不同场景提供实例代码，确保用户能够理解如何在实际项目中应用这些函数。 - **分类整理**：按照功能领域将函数进行分类，如张量操作、模型构建、优化算法等，便于快速定位所需内容。 - **持续更新**：随着PyTorch版本的迭代，手册也会相应地进行更新，确保信息的时效性和准确性。 #### 三、核心知识点详解 ##### 1. 张量操作 - **Tensor创建**： - `torch.tensor(data)`: 使用给定的数据创建一个新的Tensor。 - 示例：`x = torch.tensor([1, 2, 3])` - **数学运算**： - `torch.add(x, y)`: 返回两个张量相加的结果。 - 示例：`result = torch.add(x, y)` - **维度变换**： - `torch.reshape(a, shape)`: 改变张量的形状而不改变其数据。 - 示例：`reshaped = torch.reshape(x, (3, 1))` ##### 2. 模型构建 - **自定义层**： - `nn.Module`：所有模型的基础类。 - 示例： ```python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) ``` - **预训练模型**： - `torchvision.models`：包含多种预训练模型，如ResNet、VGG等。 - 示例： ```python model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) ``` ##### 3. 优化器 - **SGD**： - `torch.optim.SGD(params, lr)`：随机梯度下降优化器。 - 示例：`optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)` - **Adam**： - `torch.optim.Adam(params, lr)`：自适应矩估计优化器。 - 示例：`optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)` ##### 4. 损失函数 - **交叉熵损失**： - `nn.CrossEntropyLoss()`：常用于多分类任务。 - 示例：`loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()` - **均方误差损失**： - `nn.MSELoss()`：适用于回归任务。 - 示例：`loss_fn = nn.MSELoss()` ##### 5. 数据加载 - **数据集**： - `torch.utils.data.Dataset`：抽象类，用于定义数据集。 - 示例： ```python class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index], self.labels[index] ``` - **数据加载器**： - `torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle)`：从数据集中迭代式地获取数据批次。 - 示例： ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` #### 四、总结通过上述介绍可以看出，《PyTorch常用函数手册》不仅覆盖了PyTorch的核心功能，还提供了丰富的示例和实践指导。无论是想要深入了解张量操作、模型构建还是数据加载等关键概念的新手，还是希望快速查找特定函数用法的资深开发者，都能从中获益。此外，该手册还强调了与最新版本的兼容性，确保内容始终处于前沿状态。

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。

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