pytorch的优化器有哪些
发布时间：2024-02-28 点击量：96
PyTorch提供了多种优化器来更新神经网络的参数，常用的优化器有：
1. SGD（随机梯度下降）：每次更新参数时，使用当前的梯度乘以一个学习率，然后减去这个值。
2. Adam：结合了Adagrad和RMSprop的优点，对梯度的一阶矩和二阶矩进行估计，并根据这些估计对梯度进行修正。
3. Adagrad：对每个参数维护一个学习率，学习率随着时间的增加而递减。
4. RMSprop：对梯度的平方进行指数加权平均，然后使用这个平均值来调整学习率。
5. AdamW：Adam的一个变种，将权重衰减的计算放到了更新梯度之前。
使用这些优化器的方法类似，首先定义一个优化器对象，然后在每个训练迭代中使用它来更新模型参数。例如：
```python
import torch.optim as optim
optimizer=optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 定义一个SGD优化器，学习率为0.01
for input, target in dataset:
optimizer.zero_grad() # 将梯度清零
output=model(input)
loss=loss_fn(output, target)
loss.backward() # 计算梯度
optimizer.step() # 更新模型参数
```
其中，`zero_grad()`方法是将网络参数的梯度清零，`backward()`方法是进行反向传播计算梯度，`step()`方法是使用优化器更新模型参数。
