这段代码使用 PyTorch 的 Adam 优化器来配置模型的参数更新策略。具体解释如下：

这段代码使用 PyTorch 的 Adam 优化器来配置模型的参数更新策略。具体解释如下：

代码功能

python

 

运行

 

 

 

 

optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

• torch.optim.Adam：PyTorch 提供的 Adam 优化器类，实现了 Adaptive Moment Estimation 算法。
• model.parameters()：模型中需要训练的参数（可学习权重）的迭代器。
• lr=learning_rate：设置学习率，控制每次参数更新的步长。

优化器的作用

优化器负责根据计算得到的梯度（通过反向传播获得）来更新模型参数，使得损失函数值逐步减小。Adam 优化器结合了动量（Momentum）和自适应学习率的优点，常用于深度学习训练。

关键概念

1. 学习率（learning rate）
   控制参数更新的步长。过大的学习率可能导致训练发散，过小则会导致收敛缓慢。
2. 参数更新流程
   在每次训练迭代中，优化器的典型使用流程：
   python

    

   运行

    

    

    

    

   optim.zero_grad()      # 清除上一步的梯度缓存
   loss = compute_loss()  # 计算损失函数
   loss.backward()        # 反向传播计算梯度
   optim.step()           # 根据梯度更新参数
   

    

Adam 优化器的优势

• 自适应学习率：为不同参数动态调整学习率，适合处理稀疏梯度。
• 动量项：利用历史梯度的移动平均，加速收敛并减少震荡。
• 广泛适用性：无需频繁调参，在多数任务上表现良好。

常见配置示例

python

 

运行

 

 

 

 

# 使用默认参数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 自定义学习率和权重衰减
optimizer = torch.optim.Adam(
    model.parameters(),
    lr=0.0001,
    weight_decay=1e-5  # L2正则化系数
)

 

注意事项

• 学习率调整：训练过程中可能需要通过学习率调度器（如torch.optim.lr_scheduler）动态调整学习率。
• 梯度清零：每次反向传播前需调用optimizer.zero_grad()，避免梯度累积。
• 参数分组：可对不同层设置不同的学习率（如微调预训练模型时）。