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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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）optimizer的方法是？ 图1 机器学
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2023-10-26 21:53:41
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# PyTorch 优化器参数添加详解
在深度学习模型训练的过程中，优化器是至关重要的部分。它不仅影响训练的速度与效果，也决定了模型最终的表现。在 PyTorch 中，优化器提供了一些简单而强大的功能，以便我们能够轻松地对模型进行优化。本文将介绍如何在 PyTorch 中添加优化器参数，并通过代码示例来进行说明。
## 1. 什么是优化器？
优化器是在深度学习训练过程中用于更新模型参数的算法
1.调参指南：通常我们需要调整的部分有：优化器optim、学习率、batch_sizes、（1）optimizer：通常我们使用的是：朴素的SGD、Adagrad、Adam，后两者训练速度很快相同学习率下收敛更快，但不适宜于精细调参，为了迅速查看某方法是否work可以采用后两者，对lr依赖较小，但不一定能够找到最优点。SGD:optimizer_SGD = optim.SGD(model.para
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2023-08-02 21:31:04
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文章目录参考文献什么是优化器optimizer的定义optimizer的属性defaultsstateparam_groupsoptimizer的方法zero_grad()step()add_param_group()state_dict()、load_state_dict()优化一个网络同时优化多个网络当成一个网络优化当成多个网络优化只优化网络的某些指定的层调整学习率 个人学习总结，持续更新
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2024-02-04 10:34:06
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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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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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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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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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# PyTorch中使用Radam优化器
在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，使其逐渐逼近最优解。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，其中包含了许多常用的优化器，如SGD、Adam等。而Radam优化器是一种结合了Rectified Adam和LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）的优化器，可以在一些情况下比传统的优化器效果更好。本文将介绍如何在
原创
2023-10-09 03:21:51
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仅作学习记录 文章目录一、说明二、Adam原理1. 梯度滑动平均2. 偏差纠正3. Adam计算过程三、pytorch Adam参数1. params2. lr3. betas4. eps5. weight_decay6. amsgrad 一、说明模型每次反向传导 都会给各个可学习参数p 计算出一个偏导数g_t，用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t 不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过
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2023-10-10 21:22:09
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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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# 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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# 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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前言在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。优化显存在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限
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2023-08-17 00:23:36
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注：文中涉及一些内部底层实现机制，可能和大家外界看到的不一样，这里略过不做介绍。借着笔记，分享平时碰到的技术点，不高端，不炫酷，对你有用更好了。最近在做模型的优化工作，主要涉及精度，速度和显存优化，今天主要针对显存优化分享下关于Pytorch显存机制的笔记。显存优化还涉及显存量查看，训练中显存使用分布查看，还有一些节省显存的tricks。我在这篇文章中没有体现，mentor看到文章“嫌弃”说“看的
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2023-09-25 22:27:34
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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（
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2023-08-08 11:12:18
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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
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2023-09-05 12:26:58
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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
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2024-06-18 07:12:25
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