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9. 优化器

news 2026/2/7 18:49:48

9.1 优化器

① 损失函数调用backward方法，就可以调用损失函数的反向传播方法，就可以求出我们需要调节的梯度，我们就可以利用我们的优化器就可以根据梯度对参数进行调整，达到整体误差降低的目的。

② 梯度要清零，如果梯度不清零会导致梯度累加。

9.2 神经网络优化一轮

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64,drop_last=True)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()        self.model1 = Sequential(Conv2d(3,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,64,5,padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024,64),Linear(64,10))def forward(self, x):x = self.model1(x)return xloss = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵    
tudui = Tudui()
optim = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=0.01)   # 随机梯度下降优化器
for data in dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)result_loss = loss(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距optim.zero_grad()  # 梯度清零result_loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度optim.step()   # 根据梯度，对网络的参数进行调优print(result_loss) # 对数据只看了一遍，只看了一轮，所以loss下降不大

结果：

Files already downloaded and verified
tensor(2.2978, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2988, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3163, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3253, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2952, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3066, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3085, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3106, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2960, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3053, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2892, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3090, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2956, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3041, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3012, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3043, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2760, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3051, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2951, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3168, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3096, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2945, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3096, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3064, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3161, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3129, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3043, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3169, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3090, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3039, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3018, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3130, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2993, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2906, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3084, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3123, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2931, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3040, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.2989, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2968, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2982, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2912, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.2909, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2940, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2959, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2993, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2933, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2951, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2824, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2987, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2961, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2914, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3025, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2895, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2943, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2974, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3069, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2972, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2979, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2932, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2940, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3014, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2958, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3013, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2953, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2951, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3116, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2916, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.2975, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2950, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3039, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2901, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2950, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2958, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2893, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2917, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3001, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2988, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3069, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3083, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2841, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2932, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2857, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2971, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2999, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2911, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3027, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2940, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2939, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2950, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2951, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3000, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2935, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2817, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3067, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3003, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2965, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2908, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2885, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2984, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3009, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2931, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2856, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2907, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2938, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2880, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2975, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2922, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2966, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2804, grad_fn=<NllLossBackward0>)

9.3 神经网络优化多轮

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64,drop_last=True)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()        self.model1 = Sequential(Conv2d(3,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,64,5,padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024,64),Linear(64,10))def forward(self, x):x = self.model1(x)return xloss = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵    
tudui = Tudui()
optim = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=0.01)   # 随机梯度下降优化器
for epoch in range(20):running_loss = 0.0for data in dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)result_loss = loss(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距optim.zero_grad()  # 梯度清零result_loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度optim.step()   # 根据梯度，对网络的参数进行调优running_loss = running_loss + result_lossprint(running_loss) # 对这一轮所有误差的总和

结果：

Files already downloaded and verified
tensor(358.1069, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(353.8411, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(337.3790, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(317.3237, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(307.6762, grad_fn=<AddBackward0>)
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tensor(289.7010, grad_fn=<AddBackward0>)
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tensor(275.8972, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(269.5961, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(263.8480, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(258.5006, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(253.4671, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(248.7994, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(244.4917, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(240.5728, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(236.9719, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(233.6264, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(230.4298, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(227.3427, grad_fn=<AddBackward0>)

9.4 神经网络学习率优化

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64,drop_last=True)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()        self.model1 = Sequential(Conv2d(3,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,64,5,padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024,64),Linear(64,10))def forward(self, x):x = self.model1(x)return xloss = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵    
tudui = Tudui()
optim = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=0.01)   # 随机梯度下降优化器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optim, step_size=5, gamma=0.1) # 每过 step_size 更新一次优化器，更新是学习率为原来的学习率的的 0.1 倍    
for epoch in range(20):running_loss = 0.0for data in dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)result_loss = loss(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距optim.zero_grad()  # 梯度清零result_loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度optim.step()   # 根据梯度，对网络的参数进行调优scheduler.step() # 学习率太小了，所以20个轮次后，相当于没走多少running_loss = running_loss + result_lossprint(running_loss) # 对这一轮所有误差的总和

结果：

Files already downloaded and verified
tensor(359.4722, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
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tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(359.4630, grad_fn=<AddBackward0>)

9. 优化器

9.1 优化器 ① 损失函数调用backward方法，就可以调用损失函数的反向传播方法，就可以求出我们需要调节的梯度，我们就可以利用我们的优化器就可以根据梯度对参数进行调整，达到整体误差降低的目的。 ② 梯度要清零，如果梯…...

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报错信息 /07/22 10:20:28 WARN DFSClient: Error Recovery for block BP-888461729-172.16.34.148-1397820377004:blk_15089246483_16183344527 in pipeline 172.16.34.64:50010, 172.16.34.223:50010: bad datanode 172.16.34.64:50010 [DataStreamer for file /bdp/data/u9…...

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mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程

mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程，并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令，把数据流转换成Message，状态转变流程是：State::Created 》 St…...

编程新知 2026/1/15 4:39:38

React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践

一、技术选型背景随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强，React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。二、核心实现方案 1. 环境配置 （1）使用React Native…...

编程新知 2025/8/19 2:57:37

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法（ISWC2024）

笔记整理：刘治强，浙江大学硕士生，研究方向为知识图谱表示学习，大语言模型论文链接：http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议：ISWC 2024 1. 动机传统的知识图谱补全（KGC）模型通过…...

编程新知 2026/1/31 12:03:23

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer （1）资源论文&a…...

编程新知 2026/1/23 11:58:06

技术栈RabbitMq的介绍和使用

目录 1. 什么是消息队列？2. 消息队列的优点3. RabbitMQ 消息队列概述4. RabbitMQ 安装5. Exchange 四种类型5.1 direct 精准匹配5.2 fanout 广播5.3 topic 正则匹配 6. RabbitMQ 队列模式6.1 简单队列模式6.2 工作队列模式6.3 发布/订阅模式6.4 路由模式6.5 主题模式…...

编程新知 2026/1/23 10:10:53

C++.OpenGL （20/64）混合（Blending）

混合（Blending）透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...

编程新知 2026/1/20 5:33:17

JS手写代码篇----使用Promise封装AJAX请求

15、使用Promise封装AJAX请求 promise就有reject和resolve了，就不必写成功和失败的回调函数了 const BASEURL ./手写ajax/test.jsonfunction promiseAjax() {return new Promise((resolve, reject) > {const xhr new XMLHttpRequest();xhr.open("get&quo…...

编程新知 2025/12/16 3:15:21

mac 安装homebrew (nvm 及git)

mac 安装nvm 及git 万恶之源 mac 安装这些东西离不开Xcode。及homebrew 一、先说安装git步骤通用： 方法一：使用 Homebrew 安装 Git（推荐） 步骤如下：打开终端（Terminal.app） 1.安装 Homebrew…...

编程新知 2026/1/30 4:58:21

基于Java+VUE+MariaDB实现（Web）仿小米商城

仿小米商城环境安装 nodejs maven JDK11 运行 mvn clean install -DskipTestscd adminmvn spring-boot:runcd ../webmvn spring-boot:runcd ../xiaomi-store-admin-vuenpm installnpm run servecd ../xiaomi-store-vuenpm installnpm run serve 注意：运行前…...

编程新知 2026/1/31 4:37:40

API网关Kong的鉴权与限流：高并发场景下的核心实践

🔥「炎码工坊」技术弹药已装填！ 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】引言在微服务架构中，API网关承担着流量调度、安全防护和协议转换的核心职责。作为云原生时代的代表性网关，Kong凭借其插件化架构…...

编程新知 2025/9/6 9:35:29

9.1 优化器

9.2 神经网络优化一轮

9.3 神经网络优化多轮

9.4 神经网络学习率优化

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