『PyTorch』第十一彈_torch.optim優化器
一、簡化前饋網絡LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features ...
原文：torch.optim優化算法理解之optim.Adam()
torch.optim是一個實現了多種優化算法的包，大多數通用的方法都已支持，提供了豐富的接口調用，未來更多精煉的優化算法也將整合進來。為了使用torch.optim，需先構造一個優化器對象Optimizer，用來保存當前的狀態，並能夠根據計算得到的梯度來更新參數。要構建一個優化器optimizer，你必須給它一個可進行迭代優化的包含了所有參數 所有的參數必須是變量s 的列表。 然后，您可以指定程 ...
2019-07-03 20:29 0 2159 推薦指數：
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一、簡化前饋網絡LeNet 1 2 ...
torch.optim用法（參數組的設置）
torch.optim torch.optim是一個實現了各種優化算法的庫。大部分常用的方法得到支持，並且接口具備足夠的通用性，使得未來能夠集成更加復雜的方法。 如何使用optimizer 為了使用torch.optim，你需要構建 ...
torch.optim.Adam優化器參數學習
1.參數 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...
PyTorch官方中文文檔：torch.optim 優化器參數
內容預覽： step(closure) 進行單次優化 (參數更新). 參數： closure (callable) –...~ 參數： params (iterable) – 待優化參數的iterable或者是定義了參數組的...~ 參數： params ...
torch.optim.SGD
torch.optim.SGD返回一個優化器類。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示學習率，paramater表示參數。 sgd.zero_grad()清除各點的梯度 sgd.step()進行一次優化 ...
torch.optim.SGD()各參數的解釋
看pytorch中文文檔摘抄的筆記。 class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 實現 ...
torch.optim.SGD參數詳解
隨機梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code： 權重衰減 $\theta_{ ...