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
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2024-02-26 19:07:15
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目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练代码地址:github简介上一节完成了模型的前向传播，最后从LSTM层拿到了[41,32,106]的输出矩阵，这里32好理
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2024-10-04 14:10:39
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出错类型：_pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x0000000018944488>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed详情：File "C:\Users\piantou\AppData\Local\Programs\Pytho
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2024-09-02 12:44:16
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# 深度学习优化器演变：LAMB 优化器
深度学习的成功在于高效的模型训练，而优化器是实现这一目标的关键之一。在众多优化器中，LAMB（Layer-wise Adaptive Moments for Batch training）以其优秀的性能与广泛的适用性受到了越来越多的关注。本文将探讨LAMB的背景、工作原理、优势，并提供代码示例帮助读者理解其实际应用。
## 1. 优化器的基本概念
优
原创
2024-10-23 04:59:31
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未完成！！！！！！神经网络的训练主要是通过优化损失函数来更新参数，而面对庞大数量的参数的更新，优化函数的设计就显得尤为重要，下面介绍一下几种常用的优化器及其演变过程：【先说明一下要用到符号的含义】：损失函数里一般有两种参数，一种是控制输入信号量的权重(Weight, 简称$ w $），另一种是调整函数与真实值距离的偏差（Bias，简称$ b $），在这里我们将参数统一表示为$ \theta_t \
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2023-07-05 22:20:25
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前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法，优化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可学习参数，并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分，(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量，(3)在此基础上，学习Pytorch中的SGD随机梯度下降优化器；(4)最后，了解Pytorch提供的十种优
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2023-11-13 21:01:59
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在深度学习模型的训练过程中，选择合适的优化器是至关重要的。本文将详细记录如何在 PyTorch 中使用 Adam 优化器，并探讨与其相关的一些问题及解决方案。
### 问题背景
在使用 PyTorch 进行深度学习时，优化算法的选择直接影响模型性能。Adam 是一种常用的优化算法，因为它结合了动量和自适应学习率的特点，可以在许多任务中达到较好的效果。但在某些情况下，使用该优化器可能会导致模型训练
多种梯度更新方法——都是对Gradient Descent的优化传统GDx = x - lr * grad_xAdaGrad——不同方向的梯度应该可以不同为了解决不同方向上梯度涨落速度不一致的情况，所以相当于给每个方向不同的learning_rate。具体每个方向的lr大小要怎么拟定？——之前该方向上grad大的，就给小lr——即梯度变化幅度缓慢，那么就拉开步子大胆走。如上图的公式，历史grad总
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2024-10-01 09:54:54
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# PyTorch 优化器的使用指南
PyTorch 是一个强大的深度学习框架，其中优化器是训练神经网络的重要组成部分。在这篇文章中，我将带你了解如何使用 PyTorch 的优化器。我们将通过以下几个步骤来实现这个目标：
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 创建数据集和模型 |
| 3 |
原创
2024-10-31 05:25:20
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在进行深度学习模型训练时，使用不同的优化器可以直接影响模型的收敛速度及最终性能。PyTorch中的Adam优化器因其自适应学习率的特性，广泛应用于各类任务中。然而，在使用过程中，我遇到了几个问题，特别是在设置Adam优化器的参数配置时。以下是我在解决“pytorch使用adam优化器”过程中整理的博文，具体记录了从问题背景到解决方案的各个环节。
## 问题背景
在一个图像分类任务中，我使用Py
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
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2023-06-30 18:35:59
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器，包括 3 个
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2023-12-25 22:28:37
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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
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2023-08-05 20:24:11
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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
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2023-12-09 11:22:23
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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
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2023-09-27 15:48:43
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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
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2023-08-08 11:12:30
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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:
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2023-09-03 10:29:47
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在前文，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。在这个过程中，我们自己定义了损失函数和权重的更新，其实 PyTorch 也为我们直接定义了相应的工具包，使我们能够简洁快速的实现损失函数、权重的更新和梯度的求解。 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化
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2023-11-21 10:48:29
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# 优化器在 PyTorch 中的应用
在深度学习中，优化器是训练模型的关键组件之一。它的主要作用是通过调整模型的参数来最小化损失函数。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了多种优化器，用户可以根据具体需求选择合适的优化器。本文将通过示例说明 PyTorch 中的优化器的使用，并探讨相关概念。
## 常用优化器
PyTorch 提供了多种优化器，例如 SGD、Adam 和 RMSp
原创
2024-10-09 04:52:56
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# 实现pytorch优化器的步骤
## 导言
在深度学习模型的训练过程中，优化器是一个非常重要的组件。优化器可以帮助我们自动计算模型中各个参数的梯度，并利用梯度来更新参数，从而使得模型的性能不断提升。PyTorch提供了丰富的优化器实现，本文将介绍如何使用PyTorch实现优化器。
## 步骤概述
实现PyTorch优化器的过程可以分为以下几个步骤：
1. 定义模型
2. 定义损失函数
3.
原创
2023-08-23 11:50:49
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