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9. 优化器

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_54932411/article/details/132513225 2025/2/7 21:08:16

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>)
tensor(2.3140, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3096, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2945, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3115, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2987, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3029, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3096, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3064, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3161, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3129, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2903, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3043, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3034, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3169, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3090, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3039, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3019, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3071, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3018, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3083, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2994, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2909, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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>)
tensor(2.3059, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3117, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2975, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3016, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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tensor(2.3011, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3040, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3130, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2981, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2994, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3075, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3016, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2966, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3015, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3000, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2953, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2958, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2977, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2928, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2989, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2968, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2982, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2912, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3005, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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>)
tensor(2.2871, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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>)
tensor(2.2742, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2964, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2927, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2941, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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>)
tensor(298.2425, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(289.7010, grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(282.7116, grad_fn=<AddBackward0>)
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>)
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>)
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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编程日记 2023/8/28 6:21:04

Angular中使用drag and drop实现文件拖拽上传，及flask后端接收

效果：拖拽文件到组件上面时边框变大变红松手后发送到服务器(或者点击蓝字手动选择文件)并且把文件名显示在框内，美化还没做 html <div class"drapBox"><div id"drop" (dragenter)"dragenter($event)" (dragov…...

编程日记 2023/8/28 6:20:03

Spring Authorization Server入门 (十六) Spring Cloud Gateway对接认证服务

前言之前虽然单独讲过Security Client和Resource Server的对接，但是都是基于Spring webmvc的，Gateway这种非阻塞式的网关是基于webflux的，对于集成Security相关内容略有不同，且涉及到代理其它微服务，所以会稍微比较麻…...

编程日记 2023/8/28 6:19:00

配置Flink

配置flink_1.17.0 1.Flink集群搭建1.1解压安装包1.2修改集群配置1.3分发安装目录1.4启动集群、访问Web UI 2.Standalone运行模式3.YARN运行模式4.K8S运行模式 1.Flink集群搭建 1.1解压安装包链接: 下载Flink安装包解压文件 [gpbhadoop102 software]$ tar -zxvf flink-1.1…...

编程日记 2023/8/28 6:17:59

39、springboot的前端静态资源的WebJar支持（bootstrap、jquery等）及自定义图标和首页

★ WebJar支持 Spring Boot支持加载WebJar包中的静态资源（图片、JS、CSS）， WebJar包中的静态资源都会映射到/webjars/**路径。——这种方式下，完全不需要将静态资源复制到应用的静态资源目录下。只要添加webjar即可。假如在应用的…...

编程日记 2023/8/28 6:16:58

【图论】缩点的综合应用（一）

一.缩点的概念缩点，也称为点缩法（Vertex Contraction），是图论中的一种操作，通常用于缩小图的规模，同时保持了图的某些性质。这个操作的目标是将图中的一些节点合并为一个超级节点，同时调整相关…...

编程日记 2023/8/28 6:15:56

C++—纯虚函数

一、前言定义一个函数为虚函数，不代表函数为不被实现的函数。定义函数为虚函数是为了允许用基类的指针来调用子类的这个函数。定义一个函数为纯虚函数，才代表函数没有被实现。定义纯虚函数是为了实现一个接口，起到一个规范的作用&…...

编程日记 2023/8/28 6:14:54

经过卷积神经网络之后的图片的尺寸如何计算

经过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）处理后，图片的尺寸会发生变化，这是由于卷积层、池化层等操作引起的。计算图片经过卷积神经网络后的尺寸变化通常需要考虑卷积核大小、步幅（stride&…...

编程日记 2023/8/28 6:13:53

Java升级JDK17（更高版本同理）,修改maven

记住三个网址就行：下面这个是oracle的 Java Platform, Standard Edition 17 ReferenceImplementations https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#jdk17-windows 另外一个 redhat旗下的：这个是开源的（推荐这个！&am…...

编程日记 2023/8/28 6:12:52

Go测试之.golden 文件

Go测试中的.golden 文件是干什么用的？请举例说明在Go语言中，.golden文件通常用于测试中的黄金文件（golden files）。黄金文件是在测试期间记录预期输出结果的文件。测试用例运行时，黄金文件用于比较实际输出与预期输出…...

编程日记 2023/8/28 6:11:51

回归预测 | MATLAB实现GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测 | MATLAB实现GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测（多指标，多图） 目录回归预测 | MATLAB实现GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程…...

编程日记 2023/8/28 6:10:50

网站域名后缀那个好/输入关键词自动生成文章

智和网管平台以提供全方位网络监控功能，全面管理联网设备为目标，深入用户需求，实现个性化网络监控解决方案。监控设备类型覆盖网络设备、服务器、交换机、中间件、数据库、安全设备、应用服务等；监测指标涵盖连通性、可用性、负载…...

编程日记 2025/2/7 14:17:52

郑州做企业网站哪家好/推广找客户平台

此处进行简单的分类，对于普通的网页爬取内容，如果没有登录界面可以直接使用Jsoup的API进行爬取； 如果网站是在打开目标也之前需要进行登录，此时需要先使用用户加密码实现登录获取Cookie然后进行登录； 本文就第二种方式…...

编程日记 2025/2/7 13:51:28

哈尔滨做网站seo的/如何进行网站推广?网站推广的基本手段有哪些

故事是这样发生的：前几天和同事在公司吃饭，同事讲起他早年间相亲的故事。女方是某IT公司的HR，研究生学历，两人第一次见面的一段对话，觉得非常的有意思。两人是共同的朋友介绍的，第一次见面地点商定在一家餐…...

编程日记 2025/2/7 9:32:39

中小企业做网站贷款/如何在互联网推广自己的产品

变量的命名要注意，不要使用- ，而推荐使用_ 变量可以通过group来定义，也就是定义一些变量给整个组使用，例如: group_vars/ ├── all └── dbservers 对应的就是我们hosts中定义的组当然，也可以在playbook中直接…...

编程日记 2025/2/7 8:28:49

杭州网站建设培训班/百度免费下载安装百度

JAVA方法和本地方法原地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b9b4abe01016zw0.html JAVA中有两种方法：JAVA方法和本地方法 JAVA方法是由JAVA编写的，编译成字节码，存储在class文件中本地方法是由其它语言编写的，编译成和处理器相关…...

编程日记 2025/2/7 8:15:43

找外包网站和自己做/中国seo高手排行榜

iptables命令、规则、参数详解参考链接：iptables命令、规则、参数详解 - zclzhao - 博客园表 (table) 包含4个表： 4个表的优先级由高到低：raw-->mangle-->nat-->filter raw---RAW表只使用在PREROUTING链和OUTPUT链上,因为优先…...

编程日记 2025/2/7 7:25:15

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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