torch.optim 之如何使用优化器optimizer

Python中的`torch.optim.optimizer`模块是PyTorch中用于优化算法的模块。它提供了一系列的优化器，用于调整模型的参数以使其在训练过程中能够更好地拟合数据。 以下是一些常用的优化器类： 1. `torch.optim.SGD`：随机梯度下降优化器，实现了随机梯度下降算法。 2. `torch.optim.Adam`：Adam优化器，结合了Adagrad和RMSprop的优点，具有自适应学习率和动量。 3. `torch.optim.RMSprop`：RMSprop优化器，使用移动平均的方式调整学习率。 4. `torch.optim.Adagrad`：Adagrad优化器，自适应地为每个参数调整学习率。 5. `torch.optim.Adadelta`：Adadelta优化器，使用前一次更新的移动平均值来调整学习率。 这些优化器都是`torch.optim.Optimizer`类的子类，它们共享一些共同的方法和属性，如`step()`方法用于更新参数，`zero_grad()`方法用于清除梯度等。 你可以根据自己的需求选择适合的优化器，并根据具体情况调整参数来获得更好的训练效果。