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9. 优化器

news 2025/8/22 6:45:30

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>)
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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>)
tensor(2.3019, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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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>)
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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>)
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tensor(2.3016, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.2966, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3015, grad_fn=<NllLossBackward0>)
tensor(2.3000, grad_fn=<NllLossBackward0>)
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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>)
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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>)
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

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中，iftop是网络管理的得力助手，能实时监控网络流量、连接情况等，帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。目录【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

编程新知 2025/8/4 15:02:27

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录强激光引起自聚焦效应机理超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应，这是一种非线性光学现象，主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。自聚焦效应可以产生局部的强光场，对材料产生非线性响应，可能…...

编程新知 2025/8/13 23:03:50

pam_env.so模块配置解析

在PAM（Pluggable Authentication Modules）配置中， /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下： 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解字段值说明模块类型auth认证类模块，负责验证用户身份&am…...

编程新知 2025/8/21 21:33:01

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真题 ( 满分 1 0 0 分时间 1 2 0 分钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案，答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录【答案】: D 2.1864年，()预言了电磁波的存在，并指出…...

编程新知 2025/7/25 10:29:46

质量体系的重要

质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求，由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面： 🏛️ 一、组织架构与职责质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限，形成层级清晰的管理网络&#xf…...

编程新知 2025/8/3 5:51:09

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景： 将所有请求转化为同一路径请求（方便穿网配置）在请求头内标识原来路径，然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

编程新知 2025/8/11 3:57:38

SiFli 52把Imagie图片，Font字体资源放在指定位置，编译成指定img.bin和font.bin的问题

分区配置 (ptab.json) img 属性介绍： img 属性指定分区存放的 image 名称，指定的 image 名称必须是当前工程生成的 binary 。如果 binary 有多个文件，则以 proj_name:binary_name 格式指定文件名， proj_name 为工程名&…...

编程新知 2025/8/22 4:24:41

篇章二论坛系统——系统设计

目录 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体 1. 数据库设计 1.1 数据库名: forum db 1.2 表的设计 1.3 编写SQL 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体通过需求分析获得概念类并结合业务实现过程中的技术需要&#x…...

编程新知 2025/8/22 2:05:39

如何把工业通信协议转换成http websocket

1.现状工业通信协议多数工作在边缘设备上，比如：PLC、IOT盒子等。上层业务系统需要根据不同的工业协议做对应开发，当设备上用的是modbus从站时，采集设备数据需要开发modbus主站；当设备上用的是西门子PN协议时&#xf…...

编程新知 2025/8/22 5:02:16

c++算法学习3——深度优先搜索

一、深度优先搜索的核心概念 DFS算法是一种通过递归或栈实现的"一条路走到底"的搜索策略，其核心思想是： 深度优先：从起点出发，选择一个方向探索到底，直到无路可走回溯机制：遇到死路时返回最近…...

编程新知 2025/7/20 10:08:47

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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