pytorch的優化器：管理並更新模型中可學習引數的值，使得模型輸出更接近真實標籤
基本方法
optim.sgd：隨機梯度下降法
optim.adagrad：自適應學習率梯度下降法
optim.rmsprop：adagrad的改進
optim.adadelta：adagrad的改進
optim.adam：rmsprop結合momentum
optim.adamax：adam增加學習率上限
optim.sparseadam：稀疏版adam
optim.asgd：隨機平均梯度下降
optim.rprop：彈性反向傳播
10.optim.lbfgs：bfgs的改進
w1 = torch.randn((2
,2), requires_grad=
true
)w2 = torch.randn((2
,2), requires_grad=
true
)w3 = torch.randn((2
,2), requires_grad=
true
)w1.grad = torch.ones((2
,2))
optimizer = optim.sgd(
[w1]
, lr=
0.01
, momentum=
0.9)
optimizer.add_param_group(
)optimizer.add_param_group(
)print
("optimizer.param_groups is\n{}"
.format
(optimizer.param_groups)
)
[,,
]
pytorch 深度學習框架
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