在PyTorch中,常见的优化器包括:
torch.optim.SGD
:随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)优化器。torch.optim.Adam
:Adam优化器,结合了动量方法和自适应学习率。torch.optim.Adagrad
:Adagrad优化器,自适应地调整每个参数的学习率。torch.optim.Adamax
:Adamax优化器,对Adam进行了改进,使用了无穷范数的平均值来估计梯度的二阶矩。torch.optim.Adadelta
:Adadelta优化器,对Adagrad进行了改进,动态地调整学习率。torch.optim.RMSprop
:RMSprop优化器,根据梯度的二阶矩来调整学习率。torch.optim.AdamW
:AdamW优化器,对Adam进行了改进,引入了权重衰减项。torch.optim.SparseAdam
:稀疏Adam优化器,用于稀疏梯度的优化。torch.optim.LBFGS
:L-BFGS优化器,Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法的一种实现。torch.optim.Rprop
:Rprop优化器,用于基于梯度的优化。
这些优化器可以根据具体的问题和需求进行选择和调整。
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