PyTorch提供了十种优化器，在这里就看看都有哪些优化器。torch.optimtorch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。如何使用optimizer为了使用torch.optim，你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。构建为了构建一个Opti
转载
2023-09-27 15:48:43
313阅读
文章目录1、SGD(随机梯度下降）2、ASGD（随机平均梯度下降）3、AdaGrad算法4、AdaDelta算法5、Rprop（弹性反向传播）6、RMSProp（Root Mean Square Prop，均方根传递）7、Adam(AMSGrad)8、Adamax9、Nadam10、SparseAdam11、AdamW12、L-BFGS13、Radam pytorch的几类优化器1.https:
转载
2023-09-03 10:29:47
669阅读
Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。1.SGD参数介绍：--lr(float) :学习率--momentum(float，可选）：动量因子（默认为0）--weight_decay(float，可选）：权重衰减（L2惩罚，默认为0）--dampening(float，可选）：动量的抑制因子（默认为0）--nesterov(boo
转载
2023-08-08 11:12:30
203阅读
# PyTorch优化器选择指南
在深度学习中，优化器的选择对模型的训练效率以及最终效果起着至关重要的作用。PyTorch提供了多种优化器，适用于不同类型的问题和数据集。本文将系统地介绍PyTorch中的常用优化器，以及如何选择最佳的优化器，同时通过代码示例让您更好地理解这些优化器的使用场景。
## 一、深度学习优化器的概念
在深度学习中，优化器主要用于更新模型的参数，以最小化损失函数。优化
**PyTorch优化器选择**
PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建、训练和优化深度学习模型。其中一个重要的组件是优化器，它用于自动调整模型的参数以最小化损失函数。在PyTorch中，我们有多种优化器可供选择，每个优化器都有其独特的优势和适用场景。本文将介绍PyTorch中常用的优化器，并为您提供相应的代码示例。
## 1. SGD（随机梯度下降）
SGD是深度
原创
2023-09-16 18:21:39
169阅读
一、优化器Optimizer 加速神经网络训练（Speed Up Training） 越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 使得在训练神经网络时花费的时间也就越多。 原因很简单, 是因为计算量太大了，所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络的训练快起来。1、Stochastic Gradient Descent (SGD) 把数据分成小批小批的，然后再分批进行计算。每次使用批数据，虽然不能反映整
转载
2023-11-08 15:34:24
55阅读
对比pytorch的优化器实现及使用方法概述基本用法基类入参设置及支持的方法基类入参基类支持的方法自定义优化器API映射对比pytorch的优化器实现及使用方法概述优化器在模型训练过程中，用于计算和更新网络参数，本文对比MindSpore和pytorch的在这一部分的实现方式差异，分别从基本用法，基类入参设置及支持的方法，自定义优化器，API映射四部分展开。基本用法MindSpore：MindSp
转载
2023-10-14 10:27:54
178阅读
在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法 要使用torch.optim，你必
转载
2023-09-05 12:26:58
287阅读
文章目录一、简介二、optimizer属性方法1. zero_grad()2. step()3. add_param_group()4. state_dict()5. load_state_dict()学习率动量三、常见优化器介绍1. BGD（Batch Gradient Descent）2. Stochastic Gradient Descent（SGD）3. Mini-Batch Gradi
转载
2024-02-26 19:07:15
539阅读
1.optimizer.SGDtorch.optimizer.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)随机梯度下降法主要参数： lr (float) – 学习率 momentum (float, 可选) – 动量因子（默认：0） weight_decay (float, 可选) – 权重衰减（
转载
2023-08-08 11:12:18
139阅读
pytorch学习-5：批训练+Optimizer 优化器1. 批训练1.1 DataLoaderDataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例:import torch
import t
转载
2024-06-18 07:12:25
174阅读
PyTorch提供了十种优化器optimzier优化器的作用：优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用。从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面。参数1. #pytorch定义优化器
optimi
转载
2023-08-08 19:18:37
124阅读
pytorch的几类优化器 这里有pytorch中文文档：https://ptorch.com/docs/1/optim 以及https://www.cntofu.com/book/169/docs/1.0/optim.mdimport torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoaderSGD ：使用动量(Mome
转载
2024-06-04 04:12:18
168阅读
目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比写在前面 常用的优化器我已经用三篇文章介绍完了，现在我将对比一下这些优化器的收敛速度。 &nbs
转载
2023-09-30 22:54:52
79阅读
# PyTorch 如何选择优化器：解决实际问题的指南
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，选择合适的优化器是一个至关重要的步骤。优化器的选择直接影响模型训练的效率和效果。在本篇文章中，我们将探讨如何根据实际问题选择合适的优化器，并提供相应的示例。
## 一、优化器的种类
常用的优化器主要包括：
1. **SGD (Stochastic Gradient Descent)**：
在深度学习的模型训练过程中，选择适合的梯度优化器对模型的收敛速度和最终性能有着重要影响。PyTorch是一个灵活且强大的深度学习框架，但由于可供选择的优化器种类繁多，初学者或开发者在面临“PyTorch梯度优化器如何选择”的问题时，常常会感到困惑。本文将详细厘清这一问题的诸多方面，帮助大家更好地理解如何在PyTorch中选择合适的梯度优化器。
## 背景还原
想象一下，你在进行一个图像分类的项
我们将讲解一些梯度下降优化算法，对它们如何工作给出一些直观的理解，然后在PyTorch中实现每一个算法。在我们开始沿着这条路走之前，先澄清一下有时会困惑的东西。反向传播是一种计算神经网络中参数相对于损失的梯度的算法。梯度下降优化算法利用每个参数梯度来计算如何更新参数以减少损失。另一个小提示:这些实现更多的是出于教育目的，当实际训练神经网络时，你一定要使用torch.optim中提供的适当的PyTo
转载
2024-05-09 23:19:11
131阅读
前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
转载
2023-06-30 18:35:59
468阅读
损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
转载
2023-08-05 20:24:11
72阅读
Pytorch优化器#1机器学习中的五个步骤：数据 ——> 模型 ——> 损失函数 ——> 优化器 ——> 迭代训练 通过前向传播得到损失函数，模型再反向传播得到参数的梯度，接下来就是优化器根据这个梯度去更新参数，使得模型的损失不断降低。1 优化器的概念 pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。 在更新参数时一般使用梯度下降的方式
转载
2023-12-09 11:22:23
39阅读
