在PyTorch中使用GD(Gradient Descent)算法来查找全局最小值的过程如下:
在PyTorch中使用GD算法查找全局最小值的示例代码如下:
import torch
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(1, 1)
# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练过程
for epoch in range(100):
# 前向传播
inputs = torch.tensor([[1.0]])
targets = torch.tensor([[2.0]])
outputs = model(inputs)
# 计算损失函数
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 得到训练完成后的参数
print(model.state_dict())
在这个示例中,我们使用了一个简单的线性模型,输入为1,输出为1,目标值为2。通过迭代训练100次,使用GD算法来更新模型的参数,最终得到训练完成后的参数。
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