包参考

1. 如何使用optimizer
   • 构建
   • 为每个参数单独设置选项
   • 进行单次优化
   • optimizer.step(）
   • optimizer.step(closure))
2. 算法
3. 如何调整学习率

---

是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。

如何使用optimizer

要使用，您必须构造一个对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数

构建

要构造一个，你必须给它一个包含参数(必须都是对象）进行优化。然后，您可以指定的参 数选项，比如学习率，权重衰减等。

例子：

为每个参数单独设置选项

也支持为每个参数单独设置选项。若想这么做，不要直接传入的，而是传入。每一个都分别定 义了一组参数，并且包含一个键，这个键对应参数的列表。其他的键应该所接受的其他参数的关键字相匹配，并且会被用于对这组参数的 优化。

注意：

您仍然可以将选项作为关键字参数传递。它们将被用作默认值，在不覆盖它们的组中。当您只想改变一个选项，同时保持参数组之间的所有其他选项一致时，这很有用。

例如，当我们想指定每一层的学习率时，这是非常有用的：

这意味着参数将使用默认的学习速率，参数将使用学习速率，并且的将会被用于所有的参数。

进行单次优化

所有的都会实现更新参数的方法。它能按两种方式来使用：

optimizer.step()

这是大多数所支持的简化版本。一旦梯度被如之类的函数计算好后，我们就可以调用该函数。

例子

optimizer.step(closure)

一些优化算法例如和需要重复多次计算函数，因此你需要传入一个闭包去允许它们重新计算你的模型。这个闭包会清空梯度， 计算损失，然后返回。

例子：

算法

所有优化的基类.

参数：

1. params (iterable) —— 可迭代的 或者 。指定应优化哪些变量。
2. defaults-(dict)：包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值）。

加载状态

参数：

1. state_dict (dict) —— 的状态。应该是调用返回的对象。

将优化器的状态返回为一个。

它包含两个内容：

1. state - 持有当前状态的。它包含了 优化器类之间的不同。
2. param_groups - 一个包含了所有参数组的。

执行单个优化步骤(参数更新）。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。hon zero_grad()

清除所有优化过的的梯度。

实现算法。

ADADELTA中提出了一种自适应学习速率法。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. rho (float, 可选) – 用于计算平方梯度的运行平均值的系数(默认值：0.9）
3. eps (float, 可选) – 增加到分母中以提高数值稳定性的术语(默认值：1e-6）
4. lr (float, 可选) – 将delta应用于参数之前缩放的系数(默认值：1.0）
5. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减 (L2范数)(默认值: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现Adagrad算法。

在在线学习和随机优化的自适应子梯度方法中被提出。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认: 1e-2）
3. lr_decay (float, 可选) – 学习率衰减(默认: 0）
4. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现Adam算法。

它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认：1e-3）
3. betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度运行平均值及其平方的系数(默认：0.9，0.999）
4. eps (float, 可选) – 增加分母的数值以提高数值稳定性(默认：1e-8）
5. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现算法(Adam的一种基于无穷范数的变种）。

它在Adam: A Method for Stochastic Optimization中被提出。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认：2e-3）
3. betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数
4. eps (float, 可选) – 增加分母的数值以提高数值稳定性(默认：1e-8）
5. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现平均随机梯度下降。

它在Acceleration of stochastic approximation by averaging中被提出。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认：1e-2）
3. lambd (float, 可选) – 衰减期(默认：1e-4）
4. alpha (float, 可选) – eta更新的指数(默认：0.75）
5. t0 (float, 可选) – 指明在哪一次开始平均化(默认：1e6）
6. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现L-BFGS算法。

警告: 这个optimizer不支持为每个参数单独设置选项以及不支持参数组(只能有一个） 现在所有参数必须在单个设备上。将来会有所改善。

注意: 这是一个内存高度密集的optimizer(它要求额外的 个字节）。如果它不适应内存，尝试减小history size，或者使用不同的算法。

参数：

1. lr (float) – 学习率(默认：1）
2. max_iter (int) – 每个优化步骤的最大迭代次数(默认：20）)
3. max_eval (int) – 每个优化步骤的最大函数评估次数(默认：max * 1.25）
4. tolerance_grad (float) – 一阶最优的终止容忍度(默认：1e-5）
5. tolerance_change (float) – 功能值/参数更改的终止公差(默认：1e-9）
6. history_size (int) – 更新历史记录大小(默认：100）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现算法。

由在他的课程中提出.

中心版本首次出现在Generating Sequences With Recurrent Neural Networks.

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认：1e-2）
3. momentum (float, 可选) – 动量因子(默认：0）
4. alpha (float, 可选) – 平滑常数(默认：0.99）
5. eps (float, 可选) – 增加分母的数值以提高数值稳定性(默认：1e-8）
6. centered (bool, 可选) – 如果为True，计算中心化的RMSProp，通过其方差的估计来对梯度进行归一化
7. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认: 0）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现弹性反向传播算法。

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float, 可选) – 学习率(默认：1e-2）
3. etas (Tuple[float, float], 可选) – 一对(etaminus，etaplis）, 它们是乘数增加和减少因子(默认：0.5，1.2）
4. step_sizes (Tuple[float, float], 可选) – 允许的一对最小和最大的步长(默认：1e-6，50）

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

实现随机梯度下降算法(momentum可选）。

Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式.

参数：

1. params (iterable) – 用于优化的可以迭代参数或定义参数组
2. lr (float) – 学习率
3. momentum (float, 可选) – 动量因子(默认：0）
4. weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数）(默认：0）
5. dampening (float, 可选) – 动量的抑制因子(默认：0）
6. nesterov (bool, 可选) – 使用Nesterov动量(默认：False）

例子：

提示：

带有动量/Nesterov的SGD的实现稍微不同于Sutskever等人以及其他框架中的实现。 考虑到Momentum的具体情况，更新可以写成 v=ρ?v+g p=p?lr?v 其中，p、g、v和ρ分别是参数、梯度、速度和动量。 这是在对比Sutskever et. al。和其他框架采用该形式的更新 v=ρ?v+lr?g p=p?v Nesterov版本被类似地修改。

执行单个优化步骤。

参数：

1. closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。

如何调整学习率

提供了几种方法来根据epoches的数量调整学习率。 允许基于一些验证测量来降低动态学习速率。

将每个参数组的学习速率设置为初始的lr乘以一个给定的函数。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。

参数：

1. optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
2. lr_lambda (function or list) – 一个函数来计算一个乘法因子给定一个整数参数的，或列表等功能，为每个组。
3. last_epoch (int) – 最后一个时期的索引。默认: -1.

例子：

将每个参数组的学习速率设置为每个step_size时间段由gamma衰减的初始lr。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。

1. optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
2. step_size (int) – 学习率衰减期。
3. gamma (float) – 学习率衰减的乘积因子。默认值:-0.1。
4. last_epoch (int) – 最后一个时代的指数。默认值:1。

例子：

一旦时间的数量达到一个里程碑,则将每个参数组的学习率设置为伽玛衰减的初始值。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。

参数：

1. optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
2. milestones (list) – 时期指标的列表。必须增加。
3. gamma (float) – 学习率衰减的乘积因子。 默认: -0.1.
4. last_epoch (int) – 最后一个时代的指数。 默认: -1.

例子：

将每个参数组的学习速率设置为每一个时代的初始lr衰减。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。

1. optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
2. gamma (float) – 学习率衰减的乘积因子。
3. last_epoch (int) – 最后一个指数。默认: -1.

当指标停止改善时，降低学习率。当学习停滞不前时，模型往往会使学习速度降低2-10倍。这个调度程序读取一个指标量，如果没有提高epochs的数量，学习率就会降低。

1. optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
2. mode (str) – min, max中的一个. 在最小模式下，当监测量停止下降时，lr将减少; 在最大模式下，当监控量停止增加时，会减少。默认值：’min’。
3. factor (float) – 使学习率降低的因素。 new_lr=lr * factor. 默认: 0.1.
4. patience (int) –epochs没有改善后，学习率将降低。 默认: 10.
5. verbose (bool) – 如果为True，则会向每个更新的stdout打印一条消息。 默认: False.
6. threshold (float) – 测量新的最优值的阈值，只关注显着变化。 默认: 1e-4.
7. thresholdmode (str) – rel, abs中的一个. 在rel模型, dynamic_threshold=best ( 1 + threshold ) in ‘max’ mode or best_ ( 1 - threshold ) 在最小模型. 在绝对值模型中, dynamic_threshold=best + threshold 在最大模式或最佳阈值最小模式. 默认: ‘rel’.
8. cooldown (int) – 在lr减少后恢复正常运行之前等待的时期数。默认的: 0.
9. min_lr (float or list) – 标量或标量的列表。对所有的组群或每组的学习速率的一个较低的限制。 默认: 0.
10. eps (float) – 适用于lr的最小衰减。如果新旧lr之间的差异小于eps，则更新将被忽略。默认: 1e-8.

用户名	头像	职能	签名
Song		翻译	人生总要追求点什么