pytorch 优化器

深度学习五个步骤：数据 ——> 模型 ——> 损失函数 ——> 优化器 ——> 迭代训练，通过前向传播，得到模型的输出和真实标签之间的差异，也就是损失函数，有了损失函数之后，模型反向传播得到参数的梯度，接下来就是优化器根据这个梯度去更新参数。

优化器

pytorch的优化器：更新模型参数。

在更新参数时一般使用梯度下降的方式去更新。梯度下降常见的基本概念

1. 导数：函数在指定坐标轴上的变化率；
2. 方向导数：指定方向上的变化率；
3. 梯度：一个向量，方向为方向导数取得最大值的方向。

所以梯度是一个向量，方向是导数取得最大值的方向，也就是增长最快的方向，而梯度下降是沿着梯度的负方向去变化。

优化器的属性和方法

class Optimizer:
    defaults: dict
    state: dict
    param_groups: List[dict]
 
    def __init__(self, params: _params_t, default: dict) -> None: ...
    def __setstate__(self, state: dict) -> None: ...
    def state_dict(self) -> dict: ...
    def load_state_dict(self, state_dict: dict) -> None: ...
    def zero_grad(self, set_to_none: Optional[bool]=...) -> None: ...
    def step(self, closure: Optional[Callab