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一、优化器的重要性
二、PyTorch 中的深度学习
三、优化器的选择 一、优化器的重要性
深度学习模型通常包含大量的参数#xff0c;因此训练过程涉及到优化这些参数以减小损失函数的值。这个过程类似于找到函数的最小值#xff0c;但由于模型通常非常复杂#xff0c…目录
一、优化器的重要性
二、PyTorch 中的深度学习
三、优化器的选择 一、优化器的重要性
深度学习模型通常包含大量的参数因此训练过程涉及到优化这些参数以减小损失函数的值。这个过程类似于找到函数的最小值但由于模型通常非常复杂所以需要依赖数值优化算法即优化器。优化器的任务是调整模型参数以最小化损失函数从而提高模型的性能。
二、PyTorch 中的深度学习
PyTorch 是一个流行的深度学习框架它提供了广泛的工具和库用于创建、训练和部署深度学习模型。下面我们将通过一个简单的示例来了解如何使用 PyTorch 构建一个图像分类模型并训练它。
import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader# 加载 CIFAR-10 数据集
dataset torchvision.datasets.CIFAR10(rootD:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2, trainFalse, transformtorchvision.transforms.ToTensor(), downloadTrue)
dataloader DataLoader(datasetdataset, batch_size1)# 定义一个简单的神经网络模型
class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()self.model1 Sequential(Conv2d(3, 32, 5, padding2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 32, 5, padding2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 64, 5, padding2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024, 64),Linear(64, 10),)def forward(self, x):x self.model1(x)return xtudui Tudui()# 使用交叉熵损失函数
loss_cross nn.CrossEntropyLoss()# 使用随机梯度下降SGD优化器
optim torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr0.01)# 训练模型
for epoch in range(20):running_loss 0.0for data in dataloader:imgs, labels dataoutputs tudui(imgs)results loss_cross(outputs, labels)optim.zero_grad()results.backward()optim.step()running_loss running_loss resultsprint(running_loss)在上面的代码中使用 PyTorch 创建了一个名为 Tudui 的神经网络模型并使用 CIFAR-10 数据集进行训练。在训练过程中使用了随机梯度下降SGD作为优化器来调整模型的参数以降低交叉熵损失函数的值。
三、优化器的选择
在深度学习中有多种不同类型的优化器可供选择每种都有其独特的特点。常见的优化器包括随机梯度下降SGD、Adam、RMSprop 等。选择合适的优化器通常取决于具体问题的性质和模型的结构。在上述示例中使用了SGD但可以根据需要尝试不同的优化器以找到最适合的问题的那一个。
参考资料
视频教程PyTorch深度学习快速入门教程绝对通俗易懂【小土堆】
