pytorch中adam使用yogi

PyTorch 中的 Adam 优化器是一个经典的优化算法，它在梯度下降的基础上结合了动量和自适应学习率等技术，能够在训练神经网络时有效地提高收敛速度和准确率。

而 Yogi 是一种优化器算法，它是在 Adam 算法的基础上进行改进的。相比于 Adam，Yogi 算法引入了一些新的技术，例如梯度剪裁和自适应的学习率调整策略，能够在一定程度上提高模型的性能和鲁棒性。

在 PyTorch 中，使用 Yogi 优化器需要先安装相关的库，例如自适应优化库 `adamp`，然后可以通过 `optim.AdamP` 类来创建一个 Yogi 优化器对象，使用方式与 Adam 优化器类似。例如：

import torch.optim as optim
from adamp import AdamP

optimizer = AdamP(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=1e-2)

相关问题

pytorch中ADAM优化器

Adam是一种自适应梯度下降优化算法，它可以自适应地调节每个参数的学习率。在PyTorch中，可以使用torch.optim.Adam()函数来创建Adam优化器。下面是一些常用的参数：

- lr：学习率。
- betas：用于计算梯度和梯度平方的指数衰减率。默认值是(0.9, 0.999)。
- eps：用于数值稳定性的小数值。默认值是1e-8。
- weight_decay：L2正则化的系数。默认值是0。

使用示例：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for input, target in data:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个epoch中，我们使用Adam优化器来更新模型参数。在每个batch中，我们首先将梯度清零，然后计算损失和梯度，并使用optimizer.step()函数来更新参数。

pytorch构建adam优化器

在PyTorch中构建Adam优化器的代码如下：

optimizer = torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)

其中，`params`是需要优化的参数集合，`lr`表示学习率，`betas`是Adam优化器中的两个参数，`eps`是一个很小的数用于数值稳定性，`weight_decay`表示权重衰减，`amsgrad`表示是否使用AMSGrad算法。