当前位置：首页 > news >正文

网站开发支持上传gif网站链接分析工具

news 2026/4/8 4:12:27

网站开发支持上传gif,网站链接分析工具,网站建设的流程图示,男女做羞羞事图片大全动态网站在反向传播计算完所有参数的梯度后，还需要使用优化方法更新网络的权重和参数。例如，随机梯度下降法（SGD）的更新策略如下： weight weight - learning_rate * gradient 手动实现如下： learning_rate 0.01 …

在反向传播计算完所有参数的梯度后，还需要使用优化方法更新网络的权重和参数。例如，随机梯度下降法（SGD）的更新策略如下：
weight = weight - learning_rate * gradient
手动实现如下：

learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)    # inplace减法

在torch.optim中实现了深度学习中绝大多数的优化方法，如RMSProp、Adam、SGD等。

import torch.optim as optim# 新建一个优化器，指定要调整的参数和学习率
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)# 在训练过程中先将梯度清零（与net.zero_grad()效果一样）
optimizer.zero_grad()# 计算损失
output = net(input)
loss = criterion(output, target)# 反向传播
loss.backward()# 更新参数
optimizer.step()