突破Pytorch核心点，优化器 ！！

嗨，我是小壮！

今儿咱们聊聊Pytorch中的优化器。

优化器在深度学习中的选择直接影响模型的训练效果和速度。不同的优化器适用于不同的问题，其性能的差异可能导致模型更快、更稳定地收敛，或者在某些任务上表现更好。

因此，选择合适的优化器是深度学习模型调优中的一个关键决策，能够显著影响模型的性能和训练效率。

PyTorch本身提供了许多优化器，用于训练神经网络时更新模型的权重。

常见优化器

咱们先列举PyTorch中常用的优化器，以及简单介绍：

(1) SGD (Stochastic Gradient Descent)

随机梯度下降是最基本的优化算法之一。它通过计算损失函数关于权重的梯度，并沿着梯度的负方向更新权重。

(2) Adam

Adam是一种自适应学习率的优化算法，结合了AdaGrad和RMSProp的思想。它能够自适应地为每个参数计算不同的学习率。

(3) Adagrad

Adagrad是一种自适应学习率的优化算法，根据参数的历史梯度调整学习率。但由于学习率逐渐减小，可能导致训练过早停止。

(4) RMSProp

RMSProp也是一种自适应学习率的算法，通过考虑梯度的滑动平均来调整学习率。

(5) Adadelta

Adadelta是一种自适应学习率的优化算法，是RMSProp的改进版本，通过考虑梯度的移动平均和参数的移动平均来动态调整学习率。

一个完整案例

在这里，咱们聊聊如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）来进行手写数字识别。

这个案例使用的是MNIST数据集，并使用Matplotlib库绘制了损失曲线和准确率曲线。

上述代码中，我们定义了一个简单的卷积神经网络（CNN），使用交叉熵损失和Adam优化器进行训练。

在训练过程中，我们记录了每个epoch的损失和准确率，并使用Matplotlib库绘制了损失曲线和准确率曲线。

我是小壮，下期见！