pytorch中adam使用yogi
时间: 2024-02-18 08:59:37 浏览: 401
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:
```python
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)
```
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