torch.optim.Adam
时间: 2023-06-25 18:08:29 浏览: 49
torch.optim.Adam 是 PyTorch 框架中的一个优化器,用于自适应优化神经网络的参数。它是根据 Adam (Adaptive Moment Estimation)算法设计的。Adam 算法结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点,可以更快地收敛到最优解,并且在处理稀疏梯度时表现更好。在使用时,需要将优化器对象和模型参数传入,然后在训练过程中使用优化器对象的 step() 方法来更新模型参数。例如:
```
import torch
import torch.optim as optim
# 创建模型和优化器对象
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练过程中使用优化器对象更新模型参数
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = loss_function(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的示例中,MyModel 是一个继承自 nn.Module 的模型,lr 参数表示学习率。在每个训练迭代中,首先需要将梯度清零,然后计算输出和损失,执行反向传播,最后使用优化器对象的 step() 方法更新模型参数。
相关问题
torch.optim.adam
`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 中常用的优化器之一,用于对模型的参数进行优化。Adam 是一种基于梯度下降的优化算法,它能够自适应地调整每个参数的学习率,并且具有较快的收敛速度。
使用 `torch.optim.Adam` 来对模型进行优化的代码如下:
```python
import torch
import torch.optim as optim
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
for data in dataloader:
optimizer.zero_grad()
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
loss = loss_fn(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
首先,创建一个模型 `MyModel` 和一个 `Adam` 优化器,并将模型的参数传递给优化器。然后,循环训练数据集,对每个样本进行前向传播,计算损失值,并对损失值进行反向传播。最后,使用 `optimizer.step()` 函数来更新模型的参数。在每个 epoch 开始时,需要调用 `optimizer.zero_grad()` 函数来清空优化器中的梯度信息。
torch.optim.Adam参数
torch.optim.Adam 是 PyTorch 中用于训练神经网络的优化器之一。它实现了 Adam 算法,这是一种对比梯度下降算法更高效的优化算法。
Adam 算法有三个主要参数:
- lr (learning rate): 学习率。表示每次参数更新时步长的大小。默认值为 0.001。
- betas (beta1, beta2): 表示 Adam 算法中两个动量参数。默认值为 (0.9, 0.999)。
- eps (epsilon): 一个很小的值,用来维持数值稳定性。默认值为 1e-8。
使用方式:
```
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8)
```
这里传入了 `model.parameters()` 代表要更新的参数, `lr` 是学习率, `betas` 是动量参数,`eps` 是维持数值稳定性的参数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)