nadam优化器
栏目：行业资讯 发布时间：2024-04-22
要PyTorch中构建Nadam优化器，你可以使用AdamW优化器和NadamW调度器的组合来实现。首先，你需要导入必要的库：importtorchfromtorch.optimimportAdamWfromtorch.optim.lr_schedulerimportReduceLROnPlateau然后，你需要定义你的模型和损失函数：m
要PyTorch中构建Nadam优化器，你可以使用AdamW优化器和NadamW调度器的组合来实现。首先，你需要导入必要的库：
import torch
from torch.optim import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
然后，你需要定义你的模型和损失函数：
model=YourModel()
criterion=YourLossFunction()
接下来，你可以设置一些超参数：
learning_rate=0.001
weight_decay=0.0001
然后，你可以使用AdamW优化器进行参数优化：
optimizer=AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
最后，你可以使用NadamW调度器来动态调整学习率：
scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
这样，你就成功构建了Nadam优化器。记得在训练过程中，使用optimizer.step()来更新参数，scheduler.step()来调整学习率。
