optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 0.001)
时间: 2024-04-01 12:17:49 浏览: 13
这段代码使用了SGD优化器来优化模型的参数,学习率为0.001。SGD是随机梯度下降的简写,是一种常用的优化器。它通过在每次更新时随机选择一个样本来计算梯度,从而降低计算成本,并且可以避免陷入局部极小值。学习率控制了每次更新的步长大小,较小的学习率可以使模型收敛得更稳定,但可能需要更多的迭代次数才能达到最优解;较大的学习率可以加快收敛速度,但可能会导致模型在最优解附近来回震荡,无法收敛。
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trainer=torch.optim.SGD()
这段代码是定义了一个优化器(optimizer),具体来说是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器。在使用深度学习模型时,我们需要对模型进行训练,这个过程就需要使用优化器来更新模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
在使用 SGD 优化器时,我们需要指定一些参数,比如学习率(learning rate),动量(momentum)等。例如,可以这样定义一个 SGD 优化器:
```
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
```
其中,`model.parameters()` 表示要优化的模型参数,`lr=0.01` 表示学习率为 0.01,`momentum=0.9` 表示动量为 0.9。在训练过程中,我们可以使用 `optimizer.step()` 来更新模型参数,使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度。
optimizer = torch.optim.SGD是干什么的
`torch.optim.SGD` 是一个优化器,它实现了随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent,SGD)。在深度学习中,我们通常需要最小化一个损失函数,以便能够得到最佳的模型参数。优化器就是用来帮助我们完成这个目标的工具。
具体而言,`torch.optim.SGD` 会在每次训练迭代中,根据当前的梯度来更新模型参数。SGD 是一种基本的优化方法,它通过不断地迭代来逐渐减小损失函数的值,直到找到一个最小值。在训练过程中,我们需要不断调整优化器的超参数,例如学习率等,以便得到更好的训练效果。