关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则) |
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PyTorch中的torch.optim模块提供了许多常用的优化器，如SGD、Adam等。但是，有时候我们需要根据自己的需求来定制优化器，例如加上L1正则化等。本文将详细讲解如何使用torch.optim模块灵活地定制优化器，并提供两个示例说明。 重写SGD优化器我们可以通过继承torch.optim.SGD类来重写SGD优化器，以实现自己的需求。以下是重写SGD优化器的示例代码： import torch.optim as optim class MySGD(optim.SGD): def __init__(self, params, lr=0.01, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False, l1_lambda=0): super(MySGD, self).__init__(params, lr=lr, momentum=momentum, dampening=dampening, weight_decay=weight_decay, nesterov=nesterov) self.l1_lambda = l1_lambda def step(self, closure=None): loss = None if closure is not None: loss = closure() for group in self.param_groups: weight_decay = group['weight_decay'] momentum = group['momentum'] dampening = group['dampening'] nesterov = group['nesterov'] for p in group['params']: if p.grad is None: continue d_p = p.grad.data if weight_decay != 0: d_p.add_(weight_decay, p.data) if self.l1_lambda != 0: d_p.add_(self.l1_lambda, torch.sign(p.data)) if momentum != 0: param_state = self.state[p] if 'momentum_buffer' not in param_state: buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.zeros_like(p.data) buf.mul_(momentum).add_(d_p) else: buf = param_state['momentum_buffer'] buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p) if nesterov: d_p = d_p.add(momentum, buf) else: d_p = buf p.data.add_(-group['lr'], d_p) return loss在这个示例中，我们继承了torch.optim.SGD类，并在__init__函数中添加了一个l1_lambda参数，用于控制L1正则化的强度。在step函数中，我们首先调用了父类的step函数，然后根据l1_lambda参数添加了L1正则化项。最后，我们返回了损失值。 加上L1正则化我们可以通过在优化器中添加L1正则化项来实现L1正则化。以下是加上L1正则化的示例代码： import torch.optim as optim # 定义模型和数据 model = ... data = ... # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.001) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(data): # 前向传播 ... # 计算损失 loss = ... # 添加L1正则化项 l1_lambda = 0.001 l1_reg = torch.tensor(0.) for name, param in model.named_parameters(): if 'weight' in name: l1_reg = l1_reg + torch.norm(param, 1) loss = loss + l1_lambda * l1_reg # 反向传播 ... # 更新参数 optimizer.step()在这个示例中，我们首先定义了模型和数据，然后定义了一个带有L1正则化项的SGD优化器。在训练模型时，我们首先计算损失，然后根据L1正则化的强度添加L1正则化项。最后，我们调用optimizer.step()函数更新参数。 总之，通过本文提供的攻略，您可以了解如何使用torch.optim模块灵活地定制优化器，并提供了两个示例说明。如果您需要根据自己的需求来定制优化器，可以继承torch.optim模块中的优化器类，并重写相应的函数。如果您需要添加L1正则化项，可以在训练模型时计算L1正则化项，并将其添加到损失函数中。 本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则) - Python技术站 |
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