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torch.optim.SGD()
时间: 2024-08-26浏览次数：
torch.optim.sgd是PyTorch中的一个优化器类，用于实现随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）算法。SGD是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。在PyTorch中，可以通过以下方式使用SGD优化器：```pythonimpor
torch.optim.sgd 是 PyTorch 中的一个优化器类，用于实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法。SGD 是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。
在 PyTorch 中，可以通过以下方式使用 SGD 优化器：
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model=...
criterion=...
# 定义优化器
optimizer=optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum)
# 在训练循环中使用优化器
for inputs, labels in dataloader:
# 前向传播
outputs=model(inputs)
loss=criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
其中，model.parameters() 返回需要优化的参数列表，lr 是学习率，momentum 是动量参数（可选）。
通过调用 optimizer.zero_grad() 将梯度归零，再调用 loss.backward() 进行反向传播，最后调用 optimizer.step() 来更新模型的参数。
这样，使用 torch.optim.sgd 优化器可以对模型进行随机梯度下降算法的优化。
