Torch中的优化器怎样选择

在 Torch 中，优化器的选择取决于训练任务和模型的特性。以下是一些常见的优化器及其适用情况：

1. Adam：Adam 是一种经常使用的自适应学习率优化算法，通常适用于大多数深度学习任务。它结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，并具有动量特性，能够在训练进程中自适应地调剂学习率。

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

2. SGD：随机梯度降落是最经典的优化算法之一，适用于大多数深度学习任务。可使用区分的学习率调度器来调剂学习率。

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

3. Adagrad：Adagrad 是一种自适应学习率优化算法，适用于稀疏数据集或具有区分尺度特点的任务。

optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=learning_rate)

4. RMSProp：RMSProp 是一种自适应学习率优化算法，适用于非安稳目标函数的任务。

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=learning_rate)

根据具体任务和模型的特性，可以选择区分的优化器来取得更好的训练效果。通常建议尝试区分的优化器并根据实验结果选择最合适的优化器。