(torch.optim.adam) torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读 **PyTorch Adam 优化器使用方法** 全网首发(图文详解1)

(torch.optim.adam) torch.optim优化算法理解之optim.Adam()解读

torch.optim.Adam是PyTorch深度学习库中的一个优化器，它实现了Adam优化算法。Adam是一种自适应学习率的优化算法，具有以下特点：轻量级，只需要很小的内存;自适应，不依赖于梯度；适用于大规模的问题和参数。

使用torch.optim.Adam需要以下步骤：

导入需要的库：

import torch
import torch.nn as nn

定义网络模型，例如一个简单的全连接网络：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = Net()

定义优化器，这里需要设定模型参数和学习率：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

训练模型。一般我们会有一个循环来进行模型的训练，这里注意在每次循环开始前，都要使用optimizer.zero_grad()来清空过往的梯度：

for iter in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(10))
    loss = output.mean()
    loss.backward()
    optimizer.step()

以上就是torch.optim.Adam的基本使用方式。具体参数或详细配置过程，可以参考PyTorch官方文档。希望对你有所帮助。
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