头歌pytorch 之优化

PyTorch中的优化是指训练深度学习模型过程中调整模型参数的过程，目的是最小化损失函数并提高模型的性能。它主要包括以下几个关键组件：

1. **优化器**：如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，是最常用的工具。它们负责计算每次迭代更新参数的方向和步长。

2. **损失函数**：衡量模型预测值与真实值之间的差距，例如均方误差(MSE)或交叉熵(CE)。优化器通过最小化这个函数来调整参数。

3. **梯度计算**：PyTorch支持自动微分（Automatic Differentiation），能够方便地计算出每个参数对损失函数的导数，即梯度。

4. **批量梯度下降**：通常我们会使用批量数据而不是单个样本进行梯度计算，这能降低噪声影响，加快收敛速度。

5. **学习率调整**：学习率控制了参数更新的步长，常见的策略有固定学习率、指数衰减、余弦退火等。

6. **实例：**

   model = MyModel()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
   criterion = nn.MSELoss()

   for epoch in range(num_epochs):
       for inputs, labels in dataloader:
           optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
           outputs = model(inputs)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()  # 反向传播求梯度
           optimizer.step()  # 更新参数