weight.data = torch.clamp(weight - self.eta * (param_t.grad * (param_g - param)), 0, 1)含义

这段代码的含义是对权重 `weight` 进行更新。具体地，它使用了 PyTorch 的 `clamp()` 函数来限制权重的范围在 `[0, 1]` 之间，避免权重的数值过大或过小。

更新的公式为 `weight - self.eta * (param_t.grad * (param_g - param))`，其中 `self.eta` 是学习率，`param_t.grad` 是损失函数对目标参数 `param_t` 的梯度，`param_g` 是全局参数，`param` 是当前参数。这个公式表示使用梯度下降法来更新权重，使得损失函数最小化。

需要注意的是，这个更新操作是在 `weight.data` 上进行的，而不是在 `weight` 上进行的。这是因为在 PyTorch 中，`weight` 是一个包含梯度信息的张量，而 `weight.data` 是一个只包含数值信息的张量。在进行参数更新时，我们只需要修改数值，而不需要修改梯度信息。

相关问题

def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param = lr* param.grad/batch_size param.grad.zero_() 这段代码有错吗

是的，这段代码存在一些问题。在循环中，param被赋值为新的lr * param.grad / batch_size，但是这个赋值操作并不会对原始的params参数进行修改。这是因为param在循环中被视为一个临时变量，并不会影响到params列表中的元素。

要正确地更新params中的参数，可以使用param.data来获取参数的数据，并通过原地操作修改参数的值。修正后的代码如下所示：

def sgd(params, lr, batch_size):
    with torch.no_grad():
        for param in params:
            param.data -= lr * param.grad / batch_size
            param.grad.zero_()

这样修改后，参数的数值会根据梯度和学习率进行更新，并且梯度会被清零，以便进行下一轮的梯度计算。

Nesterov Accelerated Gradient Descent A variant of Stochastic Gradient Descent also considers the penultimate update to include more statistics for optimization: 𝜃̃ =𝜃+𝑣old⋅𝑚𝑡𝑚 𝑣=𝑣old⋅𝑚𝑡𝑚+𝜂⋅(−∂𝐿(𝜃̃ )∂𝜃) 𝜃=𝜃̃ Help me complete the following code based on the above question class NAGD(Optimizer): def __init__(self, params, lr=0.2, momentum=0.9) -> None: super().__init__(params, {'lr': lr, 'momentum': momentum}) self.lr = lr # maybe you need some more code here def step(self): with torch.no_grad(): for i, p in enumerate(self.param_groups[0]['params']): if p.grad is not None: # update parameters ...

Here is the completed code for Nesterov Accelerated Gradient Descent:

class NAGD(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=0.2, momentum=0.9) -> None:
        super().__init__(params, {'lr': lr, 'momentum': momentum})
        self.lr = lr
        self.momentum = momentum
        self.v = {}  # initialize velocity as an empty dictionary
        for param in self.param_groups[0]['params']:
            self.v[param] = torch.zeros_like(param.data)  # initialize velocity for each parameter as a tensor of zeros

    def step(self):
        with torch.no_grad():
            for i, p in enumerate(self.param_groups[0]['params']):
                if p.grad is not None:
                    # update velocity
                    self.v[p] = self.momentum * self.v[p] + self.lr * (-p.grad)
                    # compute Nesterov update
                    p_nesterov = p.data - self.momentum * self.v[p]
                    # update parameters
                    p.data.copy_(p_nesterov)

In the above code, we initialize the velocity `self.v` for each parameter as a tensor of zeros in the constructor. Then, in the `step()` method, we first update the velocity using the gradient of the current parameter value. Next, we compute the Nesterov update by subtracting the momentum-scaled velocity from the current parameter value. Finally, we update the parameter with the Nesterov update.