torch.optim.SGDM

torch.optim.SGDM是PyTorch中的一个优化器，它是基于随机梯度下降（SGD）算法的一种变体。SGD是一种常用的优化算法，但它在处理非凸优化问题时可能会出现问题，因为它只考虑了当前的梯度信息。而SGDM（Stochastic Gradient Descent with Momentum）通过引入动量来解决这个问题。

动量是一个用来加速收敛的技巧，它可以帮助算法在梯度下降的过程中跳出局部最优解，并加速收敛到全局最优解。SGDM在更新参数时不仅考虑当前的梯度，还考虑了历史更新的方向和大小。通过累积历史梯度的方向和大小，SGDM可以在参数空间中更加快速地搜索到最优解。

在PyTorch中，使用SGDM优化器的方法和使用其他优化器类似。首先，需要导入torch.optim模块。然后，创建一个优化器对象，传入要优化的参数和其他参数，如学习率和动量因子。最后，在训练循环中使用优化器的step方法来更新参数。

以下是一个使用SGDM优化器的示例代码：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义要优化的参数
parameters = [torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)]

# 创建SGDM优化器对象
optimizer = optim.SGD(parameters, lr=0.1, momentum=0.9)

# 在训练循环中使用优化器更新参数
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
    loss = compute_loss()  # 计算损失
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新参数

在这个示例中，我们首先定义了要优化的参数，然后创建了一个SGDM优化器对象，其中lr参数表示学习率，momentum参数表示动量因子。在训练循环中，我们先将梯度清零，然后计算损失和梯度，最后使用优化器的step方法来更新参数。

总之，torch.optim.SGDM是PyTorch中的一个优化器，它是基于随机梯度下降算法的一种变体，通过引入动量来加速收敛到全局最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.optim](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/120717834)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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