实现自定义优化器 PyTorch

PyTorch提供了许多标准的优化器，如SGD、Adam等。有时，我们可能需要实现自定义的优化器以满足我们特定的需求。

以下是自定义优化器的步骤：

步骤1：创建优化器类

我们需要创建一个继承torch.optim.Optimizer的类来定义我们的优化器。该类需要实现以下方法：

• __init__：初始化优化器状态
• step：用于执行优化步骤
• add_param_group：用于向优化器中添加新的参数群组。

以下是一个自定义AdaGrad优化器的示例代码:

import torch
from torch.optim.optimizer import Optimizer

class AdaGrad(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=1e-3, eps=1e-8):
        defaults = dict(lr=lr, eps=eps)
        super(AdaGrad, self).__init__(params, defaults)
        
        self.cache = []
        
        for param in self.params:
            self.cache.append(torch.zeros_like(param))
    
    def step(self, closure=None):
        if closure is None:
            raise Exception('closure is None')
            
        for i, param in enumerate(self.params):
            grad = param.grad
            if grad is None:
                continue
                
            state = self.state[param]
            lr = state['lr']
            eps = state['eps']
            
            grad_squared = torch.pow(grad, 2)
            self.cache[i].add_(grad_squared)
            std = torch.sqrt(self.cache[i] + eps)
            update = grad / std
            param.add_(-lr * update)
            
    def add_param_group(self, param_group):
        self.params.extend(param_group)
        
        for param in param_group:
            self.cache.append(torch.zeros_like(param))
            
optimizer = AdaGrad(model.parameters())

步骤2：使用自定义优化器

现在，我们已经定义了自己的优化器，可以像标准优化器一样使用它来执行优化步骤。使用过程与标准优化器相同，不同的是优化器名称为我们定义的自定义优化器名称。

optimizer = AdaGrad(model.parameters())
optimizer.step()

总结

我们已经学习了如何实现自定义优化器PyTorch。自定义优化器与标准优化器一样，是通过继承torch.optim.Optimizer类实现的。我们定义了一个自定义AdaGrad优化器来演示如何定义和使用它。