关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

PyTorch中的torch.optim模块提供了许多常用的优化器，如SGD、Adam等。但是，有时候我们需要根据自己的需求来定制优化器，例如加上L1正则化等。本文将详细讲解如何使用torch.optim模块灵活地定制优化器，并提供两个示例说明。

重写SGD优化器

我们可以通过继承torch.optim.SGD类来重写SGD优化器，以实现自己的需求。以下是重写SGD优化器的示例代码：

import torch.optim as optim

class MySGD(optim.SGD):
    def __init__(self, params, lr=0.01, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False, l1_lambda=0):
        super(MySGD, self).__init__(params, lr=lr, momentum=momentum, dampening=dampening, weight_decay=weight_decay, nesterov=nesterov)
        self.l1_lambda = l1_lambda

    def step(self, closure=None):
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            weight_decay = group['weight_decay']
            momentum = group['momentum']
            dampening = group['dampening']
            nesterov = group['nesterov']

            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                d_p = p.grad.data
                if weight_decay != 0:
                    d_p.add_(weight_decay, p.data)
                if self.l1_lambda != 0:
                    d_p.add_(self.l1_lambda, torch.sign(p.data))
                if momentum != 0:
                    param_state = self.state[p]
                    if 'momentum_buffer' not in param_state:
                        buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.zeros_like(p.data)
                        buf.mul_(momentum).add_(d_p)
                    else:
                        buf = param_state['momentum_buffer']
                        buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)
                    if nesterov:
                        d_p = d_p.add(momentum, buf)
                    else:
                        d_p = buf

                p.data.add_(-group['lr'], d_p)

        return loss

在这个示例中，我们继承了torch.optim.SGD类，并在__init__函数中添加了一个l1_lambda参数，用于控制L1正则化的强度。在step函数中，我们首先调用了父类的step函数，然后根据l1_lambda参数添加了L1正则化项。最后，我们返回了损失值。

加上L1正则化

我们可以通过在优化器中添加L1正则化项来实现L1正则化。以下是加上L1正则化的示例代码：

import torch.optim as optim

# 定义模型和数据
model = ...
data = ...

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(data):
        # 前向传播
        ...

        # 计算损失
        loss = ...

        # 添加L1正则化项
        l1_lambda = 0.001
        l1_reg = torch.tensor(0.)
        for name, param in model.named_parameters():
            if 'weight' in name:
                l1_reg = l1_reg + torch.norm(param, 1)
        loss = loss + l1_lambda * l1_reg

        # 反向传播
        ...

        # 更新参数
        optimizer.step()

在这个示例中，我们首先定义了模型和数据，然后定义了一个带有L1正则化项的SGD优化器。在训练模型时，我们首先计算损失，然后根据L1正则化的强度添加L1正则化项。最后，我们调用optimizer.step()函数更新参数。

总之，通过本文提供的攻略，您可以了解如何使用torch.optim模块灵活地定制优化器，并提供了两个示例说明。如果您需要根据自己的需求来定制优化器，可以继承torch.optim模块中的优化器类，并重写相应的函数。如果您需要添加L1正则化项，可以在训练模型时计算L1正则化项，并将其添加到损失函数中。