l2正则化代码pytorch

以下是在PyTorch中实现L2正则化的示例代码：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
        self.linear2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.1)

在这个示例中，我们定义了一个包含两个线性层的神经网络模型。在定义模型时，我们没有显式地添加L2正则化项，而是在定义优化器时使用了`weight_decay`参数。这个参数告诉优化器在更新模型权重时，将权重乘以一个小于1的因子，从而实现L2正则化。在这个示例中，`weight_decay`的值为0.1，表示L2正则化的强度为0.1。

在训练模型时，我们可以像通常一样使用`optimizer.step()`来更新模型，优化器会自动应用L2正则化。

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L2正则化代码 pytorch

以下是一个使用 PyTorch 实现 L2 正则化的示例代码：

import torch

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = MyModel()

# 定义 L2 正则化的权重衰减系数 lambda
l2_lambda = 0.01

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    y_pred = model(torch.randn(1, 10))

    # 计算损失函数
    loss = criterion(y_pred, torch.randn(1, 1))

    # 添加 L2 正则化项
    l2_reg = torch.tensor(0.)
    for param in model.parameters():
        l2_reg += torch.norm(param)
    loss += l2_lambda * l2_reg

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失函数
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的模型，包含两个全连接层。然后，我们定义了一个权重衰减系数 `l2_lambda`，用于控制 L2 正则化的强度。接着，我们定义了损失函数和优化器。在每个训练迭代中，我们首先对模型进行前向传播，然后计算损失函数。接下来，我们计算模型参数的 L2 范数，并将其添加到损失函数中。最后，我们进行反向传播和优化，并打印损失函数。

L2正则化pytorch代码

L2正则化是通过在目标函数中加入一个正则项来惩罚模型的复杂度，从而防止过拟合。在PyTorch中，可以通过在优化器中设置weight_decay参数来实现L2正则化。具体的代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据和优化器
inputs = torch.randn(32, 10)
labels = torch.randn(32, 1)
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在上面的代码中，我们定义了一个简单的神经网络模型，并使用SGD优化器进行训练。在定义优化器时，我们设置了weight_decay参数为0.001，这就是L2正则化的实现方式。