Pytorch入门系列 10

2022-12-19 21:23| 来源: 网络整理| 查看: 265

前言一、什么叫优化器用于优化模型的参数。在选择优化器时，需要考虑模型的结构、模型的数据量、模型的目标函数等因素。优化器是一种算法，用于训练模型并使模型的损失最小化。它通过不断更新模型的参数来实现这一目的。优化器通常用于深度学习模型，因为这些模型通常具有大量可训练参数，并且需要大量数据和计算来优化。优化器通过不断更新模型的参数来拟合训练数据，从而使模型在新数据上表现良好。二、优化器的种类介绍1、SGD（Stochastic Gradient Descent）思想

SGD是一种经典的优化器，用于优化模型的参数。SGD的基本思想是，通过梯度下降的方法，不断调整模型的参数，使模型的损失函数最小化。SGD的优点是实现简单、效率高，缺点是收敛速度慢、容易陷入局部最小值。

数学表达 通过如下的方式来更新模型的参数：

\theta^{(t+1)} = \theta^{(t)} - \alpha \cdot \nabla_{\theta} J(\theta^{(t)})

其中， \theta^{(t)} 表示模型在第 t 次迭代时的参数值， \alpha 表示学习率， \nabla_{\theta}J(\theta^{(t)}) 表示损失函数 J(\theta) 关于模型参数 \theta 的梯度。

实际使用 在PyTorch中，可以使用torch.optim.SGD类来实现SGD。# 定义模型 model = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 训练模型 for inputs, labels in dataset: # 计算损失函数 outputs = model(inputs) loss = ... # 计算梯度 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 更新参数 optimizer.step()

首先定义了模型，然后定义了SGD优化器，并指定了学习率为0.1。接着，通过循环迭代数据集，计算损失函数和梯度，并更新模型的参数。通过这样的方式，就可以在PyTorch中使用SGD来训练模型了。

2、Adam(Adaptive Gradient Algorithm)思想 Adam是一种近似于随机梯度下降的优化器，用于优化模型的参数。Adam的基本思想是，通过维护模型的梯度和梯度平方的一阶动量和二阶动量，来调整模型的参数。Adam的优点是计算效率高，收敛速度快，缺点是需要调整超参数。 数学表达 通过如下的方式来更新模型的参数：

m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1 - \beta_1) g_t

v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1 - \beta_2) g_t^2

其中， m_t 和 v_t 分别表示梯度的一阶动量和二阶动量， g_t 表示模型在第 t 次迭代时的梯度， \beta_1 和 \beta_2 是超参数。

\theta^{(t+1)} = \theta^{(t)} - \frac{\alpha}{\sqrt{v_t} + \epsilon} m_t 其中， \theta^{(t)} 表示模型在第$t$次迭代时的参数值， \alpha 表示学习率， m_t 和 v_t 分别表示梯度的一阶动量和二阶动量， \epsilon 是一个小常数，用于防止分母为0。

实际使用 在PyTorch中，可以使用torch.optim.Adam类来实现Adam。# 定义模型 model = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1, betas=(0.9, 0.999)) # 训练模型 for inputs, labels in dataset: # 计算损失函数 outputs = model(inputs) loss = ... # 计算梯度 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 更新参数 optimizer.step()

上面的代码中，首先定义了模型，然后定义了Adam优化器，并指定了学习率为0.1， \beta_1 和 \beta_2 的值分别为0.9和0.999。接着，通过循环迭代数据集，计算损失函数和梯度，并更新模型的参数。通过这样的方式，就可以在PyTorch中使用Adam来训练模型了。

3、RMSprop（Root Mean Square Propagation）思想 RMSprop是一种改进的随机梯度下降优化器，用于优化模型的参数。RMSprop的基本思想是，通过维护模型的梯度平方的指数加权平均，来调整模型的参数。RMSprop的优点是收敛速度快，缺点是计算复杂度高，需要调整超参数。 数学表达

具体来说，RMSprop优化算法的公式如下：

g_{t+1} = \alpha g_t + (1 - \alpha) g_t^2

\theta_{t+1} = \theta_t - \frac{\eta}{\sqrt{g_{t+1} + \epsilon}}

其中， g_t 表示模型在第 t 次迭代中的梯度的平方和， \theta_t 表示模型在第 t 次迭代中的参数值， \alpha 表示梯度的指数衰减率， \eta 表示学习率， \epsilon 表示一个小常数，用于防止除数为0。

实际使用 在PyTorch中，可以使用torch.optim.Adam类来实现Adam。import torch # 定义模型 model = MyModel() # 如果可用则model移至GPU if torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() # 设定训练模式 model.train() # 定义 RMSprop 优化器 optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.01) # 循环训练 for input, target in dataset: # 如果可用则将input、target移至GPU if torch.cuda.is_available(): input = input.cuda() target = target.cuda() # 前向传递:通过将输入传递给模型来计算预测输出 output = model(input) # 计算损失 loss = loss_fn(output, target) # 清除所有优化变量的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传递:计算损失相对于模型参数的梯度 loss.backward() # 执行单个优化步骤(参数更新) optimizer.step()

上面的代码中，首先定义了模型，并将其转换为训练模式。然后定义了RMSprop优化器，并指定了要优化的模型参数，学习率为0.1， \alpha 的值为0.9。接着，通过循环迭代数据集，计算损失函数和梯度，并更新模型的参数。通过这样的方式，就可以在PyTorch中使用RMSprop来训练模型了。

总结

除了上面提到的三种优化器，PyTorch还提供了多种优化器，比如Adadelta、Adagrad、AdamW、SparseAdam等。要使用优化器，需要定义模型并转换为训练模式，然后定义优化器并指定要优化的模型参数和学习率。在训练循环中，每次迭代都要计算模型的损失，然后使用优化器来更新模型参数。选择优化器时，需要根据实际情况选择合适的优化器。另外，优化器的超参数也需要适当调整，以获得较好的优化效果。

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