欢迎进入某某人力资源服务股份有限公司官方网站!
新闻动态
为广大企业提供更加轻便、高效、经济的人力资源服务
公司动态
Pytorch中多种优化器比较
发布时间:2024-07-29 16:05
  |  
阅读量:
PyTorch ,使用 Adam 优化器可以很方便地实现模型的参数优化。 首先,需要导入 torch.optim 库,该库提供了多种优化器,包括 Adam。然后,创建一个 Adam 优化器对象并将模型的参数传递给它。 以下是一个使用 Adam 优化器的示例代码: ``` import torch import torch.optim as optim # 定义一个模型 class MyModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) # 创建一个模型实例 model=MyModel() # 定义损失函数和优化器 criterion=torch.nn.MSELoss() optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() # 每次迭代前清零梯度 output=model(torch.randn(10)) loss=criterion(output, torch.randn(1)) loss.backward() optimizer.step() # 执行梯度更新 ``` 在上面的代码,我们首先定义了一个简单的模型 MyModel,然后创建了一个模型实例 model。接着,定义了损失函数 criterion 和 Adam 优化器 optimizer,其模型的参数通过 model.parameters() 方法传递给了优化器。在训练模型的过程,我们需要在每次迭代前清零梯度(optimizer.zero_grad()),然后计算损失并反向传播(loss.backward()),最后执行梯度更新(optimizer.step())。

平台注册入口