【无标题】torch.optim.SGD参数详解

torch.optim.SGD是PyTorch中实现的Stochastic Gradient Descent(SGD)优化器，用于更新神经网络中的参数，以最小化损失函数，从而提高模型的精度。它的一些重要参数如下：

- lr：学习率（learning rate），控制每次参数更新的步长。默认值为0.001。
- momentum：动量（momentum），加速SGD在相关方向上前进，抑制震荡。常常取值为0.9。若设为0，则为经典的SGD算法。
- dampening：阻尼（dampening），用于防止动量的发散。默认值为0。
- weight_decay：权重衰减（weight decay），也称权重衰减（weight regularization），用于防止过拟合。默认值为0。
- nesterov：采用Nesterov加速梯度法（Nesterov accelerated gradient，NAG）。默认值为False。

下面是一个例子，展示如何使用torch.optim.SGD：

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

# 定义模型和损失函数
model = nn.Linear(10, 1)
loss_fn = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 定义一些训练数据
inputs = torch.randn(100, 10)