lbfgs pytorch

关于L-BFGS (Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno算法) 在PyTorch中的应用，它通常用于优化神经网络模型的参数。虽然直接在PyTorch的官方文档[^1]中可能找不到对L-BFGS的具体实现，但你可以通过第三方库如`scipy.optimize`来利用L-BFGS优化器。以下是一个简单的例子：

from torch.optim import Optimizer
from scipy.optimize import minimize_l_bfgs_b

# 假设我们有一个 PyTorch 可导模块或模型 `model` 和其参数 `params`
class LbfgsOptimizer(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=1e-2):
        super().__init__(params, dict(lr=lr))
        self._optimizer = minimize_l_bfgs_b

    def step(self, closure=None):
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                grad = p.grad.data
                # 应用梯度到模型参数上
                p.data -= group['lr'] * grad

        return loss

# 使用时，先创建一个LbfgsOptimizer实例，然后调用step方法
optimizer = LbfgsOptimizer(model.parameters())
optimizer.step()

注意：这里的示例假设你已经实现了损失函数并可以提供`closure`参数以计算损失。