pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

以下是pytorch实现L2和L1正则化regularization的操作的完整攻略：

L2正则化

L2正则化是一种常用的正则化方法，用于防止模型过拟合。在pytorch中，可以使用weight_decay参数来实现L2正则化。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for inputs, targets in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个例子中，我们定义了一个名为MyModel的模型，包含两个全连接层。然后，我们定义了一个名为criterion的损失函数和一个名为optimizer的优化器，其中weight_decay参数设置为0.001。在训练模型时，我们使用optimizer.zero_grad()函数清除梯度，然后计算损失并反向传播，最后使用optimizer.step()函数更新模型参数。

L1正则化

L1正则化是另一种常用的正则化方法，也用于防止模型过拟合。在pytorch中，可以使用L1Loss()函数来实现L1正则化。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for inputs, targets in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        l1_loss = 0
        for param in model.parameters():
            l1_loss += torch.sum(torch.abs(param))
        loss += 0.001 * l1_loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个例子中，我们定义了一个名为MyModel的模型，包含两个全连接层。然后，我们定义了一个名为criterion的损失函数和一个名为optimizer的优化器。在训练模型时，我们使用optimizer.zero_grad()函数清除梯度，然后计算损失并反向传播。在计算损失时，我们使用torch.abs()函数计算模型参数的绝对值，并使用torch.sum()函数计算所有参数的和。最后，我们将L1正则化项添加到损失函数中，并使用optimizer.step()函数更新模型参数。

以上就是pytorch实现L2和L1正则化regularization的操作的完整攻略。