Adam优化器中的epsilon参数
创始人
2024-07-25 20:31:29
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在Adam优化器中，epsilon参数是用来防止除零错误的小常数。下面是一个包含代码示例的解决方法：

import torch
import torch.optim as optim

# 创建一个模型和一个优化器
model = torch.nn.Linear(10, 2)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, eps=1e-8)

# 对模型进行训练
for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在上面的代码中，我们使用torch.optim模块中的Adam优化器来训练一个线性模型。在创建优化器时，我们通过设置eps参数为1e-8来指定epsilon的值。

请注意，epsilon的值通常是一个非常小的常数，用来避免除零错误。在实际使用中，你可以根据具体情况调整epsilon的值，以获得更好的优化效果。

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