优化器——浅学优化器

1.解释

optim（optimizer）优化器。

优化器：用它来优化一个神经网络模型model，以最小化某个损失函数（loss function）。

举例解释：

#Trainer 训练器类
class Trainer(object):
    def __init__(self, args, model, optim, grad_accum_count=1):
        self.args = args
        self.save_checkpoint_steps = args.save_checkpoint_steps
        self.model = model
        self.optim = optim
        self.grad_accum_count = grad_accum_count
        self.loss = torch.nn.BCELoss(reduction='none')
        assert grad_accum_count > 0
        if model:
            self.model.train()

这是一个训练器的一部分代码，其中self.optim=optim一般代表什么呢？

在深度学习模型中，self.optim = optim语句一般用于初始化一个优化器对象，以便在训练过程中使用该优化器更新模型的参数。

其中，optim是PyTorch中提供的优化器模块，可以选择不同的优化器，如随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等，用于优化模型的损失函数。

self.optim是一个类成员变量，代表该深度学习模型的优化器对象，可以在训练过程中使用该对象进行参数更新。

例如，可以使用self.optim.step()方法更新模型的参数，使用self.optim.zero_grad()方法清空之前计算的梯度信息。

在实际使用中，通常需要根据具体任务和数据集的特点选择不同的优化器，并根据需要调整优化器的超参数。

2.创建优化器

optim = model_builder_LAI.build_optim(args, model, checkpoint)

这行代码的意思是创建一个优化器（optimizer），并用它来优化一个神经网络模型（model），以最小化某个损失函数（loss function）。

更具体地说，它调用了一个名为 model_builder_LAI.build_optim() 的函数，该函数接受三个参数：

• args: 一些超参数（hyperparameters），例如学习率（learning rate）、优化器类型等。

• model: 待优化的神经网络模型。

• checkpoint: 模型的一个 checkpoint（检查点），它包含了之前训练过程中模型的状态，如权重和优化器状态等。

该函数的返回值是一个优化器对象，例如 Adam、SGD 等，该对象被用于在后续训练过程中更新模型的参数。