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(root="D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=1) # 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, padding=2), MaxPool2d(2), Conv2d(32, 32, 5, padding=2), MaxPool2d(2), Conv2d(32, 64, 5, padding=2), MaxPool2d(2), Flatten(), Linear(1024, 64), Linear(64, 10), ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x tudui = 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(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(20): running_loss = 0.0 for data in dataloader: imgs, labels = data outputs = tudui(imgs) results = loss_cross(outputs, labels) optim.zero_grad() results.backward() optim.step() running_loss = running_loss + results print(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】