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优化器

PyTorch常用的优化方法都封装在torch.optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定
义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer，并实现了自己的优化步
骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原
理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。

3.2节使用的随机梯度下降法（SGD）就是最普通的优化器，一般SGD并说没有加速
效果，3.2节使用的SGD包含动量参数Momentum，它是SGD的改良版。

我们结合3.2小结内容，说明使用优化器的一般步骤为：

（1）建立优化器实例

导入optim模块，实例化SGD优化器，这里使用动量参数momentum（该值一般在
（0,1）之间），是SGD的改进版，效果一般比不使用动量规则的要好。

import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)

以下步骤在训练模型的for循环中。

（2）向前传播

把输入数据传入神经网络Net实例化对象model中，自动执行forward函数，得到out输
出值，然后用out与标记label计算损失值loss。

out = model(img)
loss = criterion(out, label)

（3）清空梯度

缺省情况梯度是累加的，在梯度反向传播前，先需把梯度清零。

optimizer.zero_grad()

（4）反向传播

基于损失值，把梯度进行反向传播。

loss.backward()

（5）更新参数

基于当前梯度（存储在参数的.grad属性中）更新参数。

optimizer.step()

完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# ===== 1. 修复未定义变量 =====
# 定义模型 (示例: 简单CNN)
class SimpleCNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3)self.fc = nn.Linear(16 * 30 * 30, 10)  # 假设输入32x32图像def forward(self, x):x = torch.relu(self.conv1(x))x = x.view(x.size(0), -1)return self.fc(x)model = SimpleCNN()  # [!修复model!]# 定义超参数
EPOCHS = 100  # [!修复EPOCHS!]
LR = 0.01
MOMENTUM = 0.9  # 注意: 使用数值而非物理量# 创建示例数据集 (实际应替换为真实数据)
dummy_imgs = torch.randn(1000, 3, 32, 32)  # [!修复img数据源!]
dummy_labels = torch.randint(0, 10, (1000,))  # [!修复label数据源!]
dataset = TensorDataset(dummy_imgs, dummy_labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)  # [!修复dataloader!]criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # [!修复criterion!]
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=LR, momentum=MOMENTUM)# ===== 2. 增强型训练循环 =====
for epoch in range(EPOCHS):for batch in dataloader:img, label = batch  # [!解包获取img/label!]# 前向传播out = model(img)loss = criterion(out, label)# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(f'Epoch {epoch + 1}/{EPOCHS} | Loss: {loss.item():.4f}')