Adam优化迭代返回的步长为0.5的浮点数 _编程开发

创始人

2024-07-25 20:31:15

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这个问题可以通过将Adam优化器的参数epsilon的值设置为一个较小的值来解决。下面是使用PyTorch框架解决这个问题的示例代码：

import torch
from torch.optim import Adam

optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001, eps=1e-8)

在这里，我们将Adam优化器的epsilon参数设置为1e-8，即一个非常小的值。这样做可以防止迭代返回的步长为0.5的浮点数。

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