使用adam优化器代码
时间: 2023-11-09 07:04:36 浏览: 33
以下是使用Adam优化器的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
```
在此示例中,我们定义了一个简单的神经网络模型,使用Adam优化器进行优化,并使用交叉熵损失函数进行训练。我们还使用了验证数据来评估模型的性能。
相关问题
配置adam优化器代码
Adam优化器是一种常用的随机梯度下降优化算法,其结合了动量法和自适应学习率方法。下面是一份使用Python语言实现Adam优化器的代码示例:
```python
import numpy as np
class AdamOptimizer:
def __init__(self, learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
self.learning_rate = learning_rate
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.m = None
self.v = None
self.t = 0
def update(self, params, grads):
if self.m is None:
self.m, self.v = {}, {}
for key, val in params.items():
self.m[key] = np.zeros_like(val)
self.v[key] = np.zeros_like(val)
self.t += 1
lr_t = self.learning_rate * np.sqrt(1.0 - np.power(self.beta2, self.t)) / (1.0 - np.power(self.beta1, self.t))
for key in params.keys():
# Update biased first moment estimate.
self.m[key] = self.beta1 * self.m[key] + (1 - self.beta1) * grads[key]
# Update biased second raw moment estimate.
self.v[key] = self.beta2 * self.v[key] + (1 - self.beta2) * np.power(grads[key], 2)
# Update parameters.
params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + self.epsilon)
```
在上述代码中,我们定义了一个AdamOptimizer类,其中包含了初始化函数`__init__()`和参数更新函数`update()`。其中,`learning_rate`表示初始学习率,`beta1`和`beta2`分别表示动量的指数衰减率和梯度平方的指数衰减率,`epsilon`为一个很小的常数,避免分母为零。
在参数更新函数中,我们首先判断是否已经存在了第一次动量和第二次动量(也就是m和v),如果不存在则初始化为0。接着,我们计算当前的学习率lr_t,并根据公式计算出新的m和v值,并最终根据公式计算出更新后的参数。
如何使用adam优化器
使用Adam优化器的步骤如下:
1. 首先,需要定义一个初始值x1,可以使用torch.tensor()方法来定义,需要设置requires_grad=True,表示需要计算梯度。
2. 然后,使用torch.optim.Adam()方法来创建一个Adam优化器,需要将x1作为参数传入,并设置合适的学习率等信息。
3. 接着,使用一个循环来进行优化,循环次数可以根据实际情况进行设置。在循环中,需要计算预测值pre,然后使用optimier.zero_grad()方法清空梯度,使用pre.backward()方法计算梯度,最后使用optimier.step()方法来更新参数。
4. 在循环中,可以使用print()方法来输出每一步的预测值,以便查看是否收敛。
下面是一个使用Adam优化器的示例代码:
```python
import torch
from torch.optim import Adam
# 定义计算预测值的函数
def computez(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 定义初始值x1
x1 = torch.tensor([0.0, 0.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True)
# 创建Adam优化器
optimizer = Adam([x1], lr=0.001)
# 进行优化
for i in range(20000):
pre = computez(x1)
optimizer.zero_grad()
pre.backward()
optimizer.step()
if i % 2000 == 0:
print('第{}步的{}的预测值为:{}'.format(i, x1.tolist(), pre.item()))
```