optim
module optim
optim时优化器模块,提供了一个优化器基类Optimizer
,并提供了SGD
和ADAM
优化器实现;主要用于训练阶段迭代优化
optim Types
optim.Regularization_Method
优化器的正则化方法,提供了L1和L2正则化方法
类型:
Enum
枚举值:
L1
L2
L1L2
SGD(module, lr, momentum, weight_decay, regularization_method)
创建一个SGD优化器
参数:
module:_Module
模型实例lr:float
学习率momentum:float
动量,默认为0.9weight_decay:float
权重衰减,默认为0.0regularization_method:RegularizationMethod
正则化方法,默认为L2正则化
返回:SGD优化器实例
返回类型:Optimizer
示例:
model = Net()
sgd = optim.SGD(model, 0.001, 0.9, 0.0005, optim.Regularization_Method.L2)
# feed some date to the model, then get the loss
loss = ...
sgd.step(loss) # backward and update parameters in the model
ADAM(module, lr, momentum, momentum2, weight_decay, eps, regularization_method)
创建一个ADAM优化器
参数:
module:_Module
模型实例lr:float
学习率momentum:float
动量,默认为0.9momentum2:float
动量2,默认为0.999weight_decay:float
权重衰减,默认为0.0eps:float
正则化阈值,默认为1e-8regularization_method:RegularizationMethod
正则化方法,默认为L2正则化
返回:ADAM优化器实例
返回类型:Optimizer
示例:
model = Net()
sgd = optim.ADAM(model, 0.001)
# feed some date to the model, then get the loss
loss = ...
sgd.step(loss) # backward and update parameters in the model