torch.optim.Adamax 參數設定

torch.optim.Adamax是一种基于Adam算法的优化器，它的参数设置包括：

- lr：学习率，控制权重更新的步长，默认值为0.002。
- betas：Adam算法中的β1和β2，分别控制梯度和梯度平方的一阶和二阶指数衰减率。默认值为(0.9, 0.999)。
- eps：Adam算法中的一个小常数，防止分母为0，默认值为1e-8。
- weight_decay：L2正则化项的权重衰减系数，默认值为0。
- lr_decay：学习率的衰减系数，默认值为0。
- amsgrad：是否使用AMSGrad变体来保持历史梯度的最大值。默认值为False。

使用示例：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adamax(model.parameters(), lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0, lr_decay=0, amsgrad=False)

相关问题

torch.optim.SGD的参数

torch.optim.SGD的参数包括：

1. params：要优化的参数列表，可以使用model.parameters()获取。

2. lr：学习率。

3. momentum：动量因子，通常取0.9。

4. weight_decay：权重衰减因子，用于L2正则化。

5. dampening：动量的抑制因子，通常取0。

6. nesterov：是否使用Nesterov动量，默认为False。

7. lr_decay：学习率衰减因子，用于学习率的自适应调整。

8. centered：是否使用中心化的RMSprop，默认为False。

9. clip_value：梯度裁剪的阈值，用于防止梯度爆炸。

10. clip_norm：梯度裁剪的范数，用于防止梯度爆炸。

11. eps：数值稳定性因子，用于防止除以零和数值不稳定情况的发生。

12. defaults：优化器的默认参数。

import torch.optim as optim ModuleNotFoundError: No module named 'torch.optim'

这个错误提示意味着你的Python环境中缺少了名为torch.optim的模块，而这个模块是PyTorch深度学习框架的一部分，它提供了多种优化器，如SGD、Adam、RMSprop等，用于训练神经网络。

你需要先安装PyTorch深度学习框架，可以通过以下命令来安装：

pip install torch

如果你已经安装了PyTorch但是还是出现了这个错误，那么可能是因为你的PyTorch版本过低，建议升级到最新版。如果你已经安装了最新版的PyTorch但还是出现了这个错误，那么可能是因为你的Python环境中存在多个版本的Python，你需要确认你的PyTorch是安装在正确的Python环境中。