以上优化器对应的pytorch代码都有哪些？
发布时间：2024-06-18 21:26:29
以下是以上提到的常用优化器在 PyTorch 中的代码实现：
1. 随机梯度下降法（SGD）：
```
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
2. 动量法（Momentum）：
```
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum)
```
3. 自适应梯度下降法（Adagrad）：
```
optimizer=torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
4. 自适应矩估计法（Adam）：
```
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
5. 自适应学习率估计法（Adadelta）：
```
optimizer=torch.optim.Adadelta(model.parameters())
```
6. RProp：
```
optimizer=torch.optim.Rprop(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
7. RMSProp：
```
optimizer=torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
8. Adamax：
```
optimizer=torch.optim.Adamax(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
其中，`model.parameters()` 表示需要优化的模型参数，`learning_rate` 表示学习率，`momentum` 表示动量参数。在优化过程中，可以调用 `optimizer.step()` 更新模型参数，调用 `optimizer.zero_grad()` 清空梯度。 
