PyTorch的Optimizer训练工具的实现

脚本专栏 2024/10/1 佚名

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torch.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。

使用 torch.optim，必须构造一个 optimizer 对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数。

例如：

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9)
optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001)

构造方法

Optimizer 的 __init__ 函数接收两个参数：第一个是需要被优化的参数，其形式必须是 Tensor 或者 dict；第二个是优化选项，包括学习率、衰减率等。

被优化的参数一般是 model.parameters()，当有特殊需求时可以手动写一个 dict 来作为输入。

例如：

optim.SGD([
  {'params': model.base.parameters()},
  {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
], lr=1e-2, momentum=0.9)

这样 model.base 或者说大部分的参数使用 1e-2 的学习率，而 model.classifier 的参数使用 1e-3 的学习率，并且 0.9 的 momentum 被用于所有的参数。

梯度控制

在进行反向传播之前，必须要用 zero_grad() 清空梯度。具体的方法是遍历 self.param_groups 中全部参数，根据 grad 属性做清除。

例如：

for input, target in dataset:
  def closure():
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    return loss
  optimizer.step(closure)

调整学习率

lr_scheduler 用于在训练过程中根据轮次灵活调控学习率。调整学习率的方法有很多种，但是其使用方法是大致相同的：用一个 Schedule 把原始 Optimizer 装饰上，然后再输入一些相关参数，然后用这个 Schedule 做 step()。

比如以 LambdaLR 举例：

lambda1 = lambda epoch: epoch // 30
lambda2 = lambda epoch: 0.95 ** epoch
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=[lambda1, lambda2])
for epoch in range(100):
 train(...)
 validate(...)
 scheduler.step()

上面用了两种优化器

优化方法

optim 库中实现的算法包括 Adadelta、Adagrad、Adam、基于离散张量的 Adam、基于 ∞ \infty∞ 范式的 Adam（Adamax）、Averaged SGD、L-BFGS、RMSProp、resilient BP、基于 Nesterov 的 SGD 算法。

以 SGD 举例：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
optimizer.zero_grad()
loss_fn(model(input), target).backward()
optimizer.step()

其它方法的使用也一样：

opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=0.1, betas=(0.9, 0.99)
opt_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=0.1, alpha=0.9)
...
...

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

PyTorch,Optimizer训练工具,PyTorch,Optimizer

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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年10月01日

PyTorch的Optimizer训练工具的实现

PyTorch,Optimizer训练工具,PyTorch,Optimizer

python PyQt5/Pyside2 按钮右击菜单实例代码

Pytorch 实现自定义参数层的例子

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