「Deep Learning」理解Pytorch中的「torch.optim」

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「Deep Learning」理解Pytorch中的「torch.optim」

Sina Weibo：小锋子Shawn
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基于pytorch 0.2.0_1版本
pytorch里面的optim文档
optim是优化算法包，包括Adadelta、Adagrad、Adam、AveragedSGD、RMSprop、SGD等。

优化算法学习
第一、SGD，文档在此，SGD，代码在此，SGD

class torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0,
dempening=0, weight_decay=0, nesterov=False)

Nesterov momentum版本的SGD也可以执行，该优化算法的介绍，在此，Nesterov。
params - 可迭代的，通常是args = get_arguments()和model.parameters()/model.optim_parameters(args)配合使用。
lr - 学习率或步长，无默认值，说明必须由用户指定。
momentum - 冲量项因子，默认值为0，通常设置0.9。
weight_decay - 权重衰减项因子，默认值为0，通常设置千分之五或者万分之五。
nesterov - nesterov开关，默认为False。
使用如下：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
optimizer.zero_grad() # clears the gradients of all optimized **Variable** s.
loss_fn(model(input), target).backward()
optimizer.step() # performs a single optimization step.

第二，Adam，文档在此，Adam，代码在此，Adam

class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999),
eps=1e-08, weight_decay=0)

params - 同上。
lr - 同上，但是默认值为千分之一。
betas - Adam优化算法中的超参数，分别表示用于计算梯度及其平方（梯度强度）均值的系数。
eps - 分母中的小数，提升计算稳定性。
weight_decay - 同上。