聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

当我们在使用PyTorch进行神经网络模型训练时，一般需要定义一个优化器，通过这个优化器去更新神经网络模型中的参数。那么，本篇攻略就来详细讲解一下PyTorch中Optimizer与optimizer.step()的用法。

在进行模型训练时，我们在每一轮迭代中，都需要更新模型中的参数，使其更好地拟合数据。这个过程的实现就需要使用到优化器。优化器是一个算法，它根据我们指定的损失函数和一些超参数，来自动地调整模型参数，以达到最佳的效果。

在PyTorch中，我们可以通过模块提供的优化器来实现。PyTorch提供了一些常用的优化器类，例如：、、等。

下面我们来具体讲解一下Optimizer的用法：

我们首先需要创建一个优化器对象。要创建一个优化器对象，需要提供以下两个参数：
* 第一个参数：需要更新的模型参数，也就是PyTorch中的张量。我们一般通过来获取模型中的参数张量。
* 第二个参数：优化器的超参数。不同的优化器具有不同的超参数，例如：学习率、动量、权重衰减等。我们需要根据实际情况来选择合适的超参数。

以SGD优化器为例，创建方式如下：

在优化器更新模型参数之前，我们需要先计算出模型中各个参数的梯度。梯度计算一般使用模块的函数来实现。例如：

在计算了各个参数的梯度之后，我们可以调用优化器的函数来更新模型中的参数。此时，优化器会根据上述给定的超参数，在梯度方向上对模型参数进行调整，使得模型的损失函数值更小。

以SGD优化器为例，更新方式如下：

在完成了一次参数更新之后，我们需要将之前计算的参数梯度清空，以便进行下一轮迭代。清空操作一般使用函数来实现。例如：

下面我们举两个例子来说明Optimizer与的用法。

通过上述示例，我们可以看到，实现优化器的代码非常简单，而且能够大大简化模型训练的过程。