optim.SGD()都有什么参数

时间: 2023-06-18 15:06:45 浏览: 40
PyTorch中的optim.SGD()函数可以接受以下参数: 1. `params`: 待优化的参数的可迭代对象 2. `lr`: 学习率(learning rate), 即每次更新的步长 3. `momentum`: 动量, 一个超参数, 用于加速SGD在相关方向上的收敛, 通常为0到1之间的实数, 默认值为0 4. `weight_decay`: 权值衰减, 用于控制参数的惩罚, 从而防止过拟合, 通常为正实数, 默认值为0 5. `nesterov`: 布尔值, 用于启用/禁用Nesterov动量, 默认值为False 例如: ``` optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0005, nesterov=True) ```
相关问题

torch.optim.SGD参数有哪些

torch.optim.SGD的参数包括: 1. params:需要进行优化的参数,可以是一个包含多个tensor的迭代器,也可以是一个tensor。 2. lr:学习率,控制每次更新的步长。 3. momentum:动量因子,控制更新时的惯性,可以加速收敛。 4. dampening:动量的抑制因子,可以减少震荡。 5. weight_decay:权重衰减因子,可以防止过拟合。 6. nesterov:是否使用Nesterov动量,可以加速收敛。

torch.optim.sgd.SGD

`torch.optim.sgd.SGD`是PyTorch中的一个优化器类,用于实现随机梯度下降(SGD)算法。它可以用于训练神经网络模型,通过不断地迭代来更新模型的参数,使得模型的损失函数逐渐减小,从而提高模型的准确性。 以下是一个使用`torch.optim.sgd.SGD`的例子: ```python import torch import torch.optim as optim # 定义模型和损失函数 model = torch.nn.Linear(10, 1) criterion = torch.nn.MSELoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 前向传播 inputs = torch.randn(1, 10) labels = torch.randn(1, 1) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失函数 print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item())) ``` 在这个例子中,我们首先定义了一个包含10个输入和1个输出的线性模型,以及一个均方误差损失函数。然后,我们使用`optim.SGD`定义了一个SGD优化器,将模型的参数作为优化器的参数传入。在训练过程中,我们使用前向传播计算模型的输出和损失函数,然后使用反向传播计算梯度,并使用优化器更新模型的参数。最后,我们打印出每个epoch的损失函数。

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