关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上

1. 背景介绍

torch.optim是PyTorch中的优化器模块，提供了许多优化算法的实现。它可以用来优化神经网络的参数，使得模型的损失函数达到最小值。PyTorch中提供了一些常用的优化算法，如SGD（随机梯度下降法）、Adam等，同时也支持自定义优化算法。

2. SGD的重写

SGD是最基本的优化算法之一，它通过计算训练样本的梯度来更新模型的参数，使得模型逐渐收敛到最优解。在torch.optim中，我们可以通过重写SGD来实现更灵活的优化方式。

2.1 SGD的原理

SGD的更新公式如下：

weight = weight - learning_rate * gradient

2.2 重写SGD

下面是一个重写SGD的示例代码：

class MySGD(torch.optim.SGD):

    def __init__(self, params, lr=0.01, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False):
        super(MySGD, self).__init__(params, lr, momentum, dampening, weight_decay, nesterov)
    
    def step(self, closure=None):
        for group in self.param_groups:
            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                d_p = p.grad.data
                p.data.add_(-group['lr'], d_p)
        return None

上述代码继承自torch.optim.SGD类，并重写了其中的step方法，实现了自定义的优化方式。在这个示例中，我们简单地使用了原始的SGD更新公式。如果需要实现其他更复杂的优化策略，可以在step方法中根据需求进行修改。

3. 加上temperature=0.6

temperature是模型中的一个超参数，用于控制模型输出的平滑程度。通过调整temperature的值，可以使得模型生成的样本更加多样化或者更加集中。在torch.optim中加上temperature的步骤如下：

3.1 修改网络结构

在DNN模型中，在正向传播过程中，加上temperature的影响：

class MyModel(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)
        self.temperature = 0.6
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = F.softmax(x / self.temperature, dim=1)
        return x

上述代码中，我们在forward方法中将输出的结果除以temperature，并使用softmax函数将输出转换为概率分布。通过调整temperature的值，可以控制模型输出的平滑程度，从而影响模型生成样本的多样性。

3.2 修改损失函数

在训练过程中，需要根据修改后的模型输出和真实标签计算损失函数。由于模型输出是经过softmax函数转换得到的概率分布，因此需要使用交叉熵损失函数来衡量模型输出与真实标签之间的差异：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

3.3 修改优化器

在优化器初始化过程中，加上temperature项：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, temperature=0.6)

在更新模型参数时，优化器会自动考虑temperature的影响，从而实现更加灵活的优化。

4. 总结

本文介绍了如何灵活使用torch.optim模块，并重写了SGD优化算法。并且在模型中加入了temperature参数，通过调整temperature的值可以控制模型输出的平滑程度。通过这些方法，可以提高模型的优化效果，使得模型更加灵活和准确。