optimizer = torch.optim.Adam(my_nn.parameters(), lr = 0.001)请问这行代码中的Adam是指哪一个优化器,有什么作用
时间: 2023-05-12 18:03:26 浏览: 75
这行代码中的Adam是指一种基于梯度下降的优化器,它可以自适应地调整每个参数的学习率,从而更快地收敛到最优解。Adam优化器结合了动量梯度下降和自适应学习率的优点,可以在处理大规模数据和高维参数空间时表现出色。
相关问题
torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)中的model没有定义
是的,你需要先定义一个模型(model),然后将其作为参数传递给优化器(optimizer)中。模型可以是任何继承了 torch.nn.Module 类的类的实例。例如,下面是一个简单的线性模型的定义:
```
import torch.nn as nn
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
```
在这个例子中,我们定义了一个名为 LinearModel 的类,它继承了 nn.Module 类。这个模型有一个名为 linear 的属性,它是一个线性层(nn.Linear)。在 __init__ 方法中,我们创建了这个线性层并将其保存为类属性。在 forward 方法中,我们将输入数据 x 传递给线性层,并返回输出结果 out。
现在我们可以创建一个 LinearModel 的实例,然后将其传递给优化器中进行训练:
```
model = LinearModel(input_size=10, output_size=1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
在这个例子中,我们创建了一个输入大小为 10,输出大小为 1 的线性模型,并将其保存为 model 变量。然后,我们创建了一个 Adam 优化器,并将模型的参数传递给它,以便它可以更新模型的权重。
import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1,1,1) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()代码如何修改初始隐藏层状态为3
要将初始隐藏层状态设置为3,需要在RNN类的__init__函数中增加一个参数,并在forward函数中使用该参数来初始化隐藏层状态。具体修改如下:
```
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x, h=None):
if h is None:
h = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
out, h = self.rnn(x, h)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out, h
input_size = 1
hidden_size = 32
output_size = 1
num_layers = 1
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv')
congestion_index = df['idx'].values
congestion_index_tensor = torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1, 1, 1)
h = torch.zeros(num_layers, 1, hidden_size) + 3 # 初始隐藏层状态设置为3
for epoch in range(100):
outputs, h = model(congestion_index_tensor, h)
loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在该代码中,我们增加了一个num_layers参数,用于指定RNN层的层数。在forward函数中,我们增加了一个h参数,用于初始化隐藏层状态,同时在第一次调用forward函数时,如果h参数为None,则将其初始化为全零张量。在训练过程中,我们通过将h参数设置为一个值为3的全零张量,来将初始隐藏层状态设置为3。