self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)用pytorch实现
时间: 2024-05-07 16:21:44 浏览: 141
PyTorch的Optimizer训练工具的实现
在PyTorch中,您可以使用以下代码实现相同的操作:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
def forward(self, x):
out = self.fc(x)
return out
def train_step(self, x, y, learning_rate):
self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)
self.optimizer.zero_grad()
out = self.forward(x)
loss = self.loss_fn(out, y)
loss.backward()
self.optimizer.step()
return loss.item()
```
然后您可以使用以下代码来调用train_step方法:
```
model = MyModel(input_size, output_size)
loss = model.train_step(x, y, learning_rate)
```
在这个例子中,我们定义了一个包含单个线性层的模型,并且定义了一个训练步骤(train_step), 该步骤通过Adam优化器最小化交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。在train_step中,我们首先将优化器梯度设置为零(optimizer.zero_grad()),然后通过模型前向传递获取输出(out),计算损失(loss),并通过反向传播算法(loss.backward())计算梯度。最后,我们使用优化器更新模型参数(optimizer.step())并返回损失。
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