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9. 优化器

news 2026/2/7 16:39:16

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>)
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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>)
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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>)
tensor(2.3083, 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>)
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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(2.2941, 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>)
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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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编程日记 2023/8/28 6:21:04

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现，玩家控制一个角色（龙）躲避障碍物（仙人掌和乌鸦）。以下是代码的详细介绍：…...

编程新知 2026/1/31 13:59:37

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下： struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

编程新知 2025/11/27 21:52:13

循环冗余码校验CRC码算法步骤+详细实例计算

通信过程：（白话解释） 我们将原始待发送的消息称为 M M M，依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)（意思就是 G （ x ) G（x) G（x) 是已知的）&#xff0…...

编程新知 2026/1/26 19:25:32

postgresql|数据库|只读用户的创建和删除（备忘）

CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...

编程新知 2025/9/18 19:34:22

python如何将word的doc另存为docx

将 DOCX 文件另存为 DOCX 格式（Python 实现） 在 Python 中，你可以使用 python-docx 库来操作 Word 文档。不过需要注意的是，.doc 是旧的 Word 格式，而 .docx 是新的基于 XML 的格式。python-docx 只能处理 .docx 格式…...

编程新知 2025/12/13 22:42:30

如何在最短时间内提升打ctf（web)的水平？

刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题，前来答题。每个人对刷题理解是不同，有的人是看了writeup就等于刷了，有的人是收藏了writeup就等于刷了，有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了，还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...

编程新知 2026/1/28 5:55:15

python执行测试用例，allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码：‘allure’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ�&am…...

编程新知 2026/2/7 4:21:44

重启Eureka集群中的节点，对已经注册的服务有什么影响

先看答案，如果正确地操作，重启Eureka集群中的节点，对已经注册的服务影响非常小，甚至可以做到无感知。但如果操作不当，可能会引发短暂的服务发现问题。下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

编程新知 2025/9/24 3:38:34

Xen Server服务器释放磁盘空间

disk.sh #!/bin/bashcd /run/sr-mount/e54f0646-ae11-0457-b64f-eba4673b824c # 全部虚拟机物理磁盘文件存储 a$(ls -l | awk {print $NF} | cut -d. -f1) # 使用中的虚拟机物理磁盘文件 b$(xe vm-disk-list --multiple | grep uuid | awk {print $NF})printf "%s\n"…...

编程新知 2025/11/19 6:04:18

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件，或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

编程新知 2026/2/6 15:56:54

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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