trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.1)
时间: 2024-06-04 22:08:12 浏览: 25
这段代码使用了PyTorch中的随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器来更新神经网络模型`net`中的参数。其中,`lr`参数指定了学习率,即每次迭代时参数更新的步长大小。
具体而言,优化器会根据当前的参数状态和损失函数的梯度信息计算出参数的更新值,然后使用该值来更新模型的参数。通过不断迭代优化器的更新过程,模型的参数逐渐趋近于损失函数的最优解,从而提高模型的性能。
相关问题
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。
解释trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
这是一个 PyTorch 中的 optimizer,用于优化神经网络的参数。SGD 是指随机梯度下降法,是一种常用的优化算法。net.parameters() 表示需要优化的参数集合,lr=0.1 表示学习率为0.1。该语句的作用是将所有需要优化的参数传递给 SGD 这个 optimizer,使其可以对这些参数进行优化。
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