optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

这是一个使用 SGD (Stochastic Gradient Descent) 优化器来更新模型参数的代码。nn.SGD 是 PyTorch 中的一个优化器类，它接受两个参数：可训练参数和学习率。在这个例子中，model.trainable_params() 返回模型中所有可训练的参数，1e-2 是学习率。优化器将根据这些参数和学习率来更新模型的权重和偏置。

相关问题

mindspore下optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

在MindSpore中，使用SGD优化器更新模型参数的代码略有不同。下面是相应的代码示例：

optimizer = nn.SGD(params=model.trainable_params(), learning_rate=1e-2)

在这里，nn.SGD是MindSpore中的SGD优化器类，它接受两个参数：`params`和`learning_rate`。`params`是一个包含了所有可训练参数的列表，通过`model.trainable_params()`方法获取。`learning_rate`则是学习率。

优化器会根据参数和学习率来更新模型的权重和偏置。这个代码片段展示了如何在MindSpore中使用SGD优化器来训练模型。

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。