一、 PyTorch SGD简介

PyTorch SGD是一种随机梯度减少中的参数。它，从而避免局部最优陷阱，搞优良收敛速度。

在每次参数更新鲜时SGD位置和亏本函数对参数的斜率进行微调，对参数中某一维度的值进行调整。PyTorch SGD基于PyTorch深厚度学框架， 给了一组优化器，允许用户能自在选择用不同的学率、动量等参数，一边也支持对L1、L2正则化等技巧的应用。

三、 PyTorch SGD参数设置

在用PyTorch SGD优化器时需要注意以下几个参数的设置：

• lr：学率，控制参数调整的步长远。
• momentum：动量参数，控制参数更新鲜方向的差异。
• weight_decay：权沉衰减，控制参数调整的处罚力度。
• dampening：防抖动参数，控制动量更新鲜时的抖动程度。

四、 PyTorch SGD代码实例

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyNet:
    def __init__:
        super.__init__
        self.conv1 = nn.Conv2d
        self.pool = nn.MaxPool2d
        self.conv2 = nn.Conv2d
        self.fc1 = nn.Linear
        self.fc2 = nn.Linear
        self.fc3 = nn.Linear
    def forward:
        x = self.pool))
        x = self.pool))
        x = x.view
        x = F.relu)
        x = F.relu)
        x = self.fc3
        return x
# 实例化模型和优化器
model = MyNet
optimizer = optim.SGD, lr=..., momentum=..., weight_decay=..., dampening=...)
# 训练模型
for epoch in range:
    for i,  in enumerate:
        optimizer.zero_grad
        outputs = model
        loss = criterion
        loss.backward
        optimizer.step

五、PyTorch SGD优不优良的地方

优良处：

• 能飞迅速训练模型，并得到较优良的分类准确率。
• 对于目标函数存在极值点的问题， 能通过梯度减少的方式来逐步优化参数，从而找到最优的参数组合。
• 用SGD能帮模型在训练中飞迅速找到亏本函数的局部最细小值，一边避免了全局最优解困难以实现的问题。

不优良的地方：

• 会出现来回跳动的问题， 即参数不稳稳当当，所以呢需要在训练过程中控制动量参数和抖动参数。
• SGD优化器初始位置的选择对到头来后来啊产生较巨大关系到，容易陷入局部最细小值。

PyTorch SGD能够很优良地应用于深厚度学中，对模型参数的优化起到了至关关键的作用。能通过调节学率、动量等参数来优化模型的训练效果。

本文详细介绍了PyTorch中的SGD优化器，包括其原理、参数设置、代码实例以及优不优良的地方。通过学本文，您将能够更优良地搞懂并用PyTorch SGD优化器进行深厚度学模型的训练和优化。

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