pytorch如何使用adamw

Question

现在处理一个图片二分类问题，如何在pytorch中添加adamw优化器，其参数该如何设置

Answer 1

2401_82773464 中午好🌞🌞🌞
本答案参考通义千问

AdamW（Weight Decay Regularization for Adam）是Adam优化器的一种改进版本，它在Adam的基础上引入了权重衰减（Weight Decay），这有助于防止过拟合。在PyTorch中使用AdamW，你需要导入torch.optim.AdamW类，并设置相应的超参数。

以下是使用AdamW优化器的步骤：

1. 导入所需的库：

import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim

1. 创建模型、损失函数和优化器：

model = YourModel()  # 替换为你的模型类
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 对于二分类问题，通常使用交叉熵损失
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)  # learning_rate是你想要的学习率，weight_decay是权重衰减的系数，一般设置为0.01或更低

# 如果你的模型有分层学习率，可以使用`torch.optim.lr_scheduler`：
# scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=step_size, gamma=gamma)

1. 训练循环：

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in dataloader:  # dataloader是你的数据加载器
        optimizer.zero_grad()  # 每个批次开始前清零梯度
        outputs = model(inputs)  # 模型预测
        loss = criterion(outputs, targets)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        # scheduler.step()  # 如果有分层学习率，这里更新学习率

注意：

• weight_decay参数通常设置为lr的10%，例如weight_decay=0.01。
• learning_rate要根据具体任务调整，一般从较小值开始，如0.001，然后逐渐调大。
• 如果你的模型包含预训练权重，optimizer.load_state_dict()可以用来加载预训练的优化器状态。

解决方案总结：

1. 导入相关库：

import torch.optim.AdamW

1. 创建模型、损失函数和优化器：

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

1. 在训练循环中使用优化器：

optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

1. 考虑使用学习率调度器（可选）：

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=step_size, gamma=gamma)
scheduler.step()