PyTorch提供了十种优化器

optimzier优化器的作用：优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用。

从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：

优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面。

参数 #pytorch定义优化器 optimizer = Adam(cnn.parameters(), lr=3e-4) # 选用AdamOptimizer

1、torch.optim.SGD torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 功能： 可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均可拥有weight_decay项。 参数： params(iterable)- 参数组 lr(float)- 初始学习率，可按需随着训练过程不断调整学习率。 momentum(float)- 动量，通常设置为0.9，0.8 dampening(float)- dampening for momentum ，暂时不了解其功能，在源码中是这样用的：buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)，值得注意的是，若采用nesterov，dampening必须为 0. weight_decay(float)- 权值衰减系数，也就是L2正则项的系数 nesterov(bool)- bool选项，是否使用NAG(Nesterov accelerated gradient) 注意事项： pytroch中使用SGD十分需要注意的是，更新公式与其他框架略有不同！ pytorch中是这样的： v=ρ∗v+g p=p−lr∗v = p - lr∗ρ∗v - lr∗g 其他框架： v=ρ∗v+lr∗g p=p−v = p - ρ∗v - lr∗g ρ是动量，v是速率，g是梯度，p是参数，其实差别就是在ρ∗v这一项，pytorch中将此项也乘了一个学习率。

2、torch.optim.ASGD torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 功能： ASGD也称为SAG，表示随机平均梯度下降(Averaged Stochastic Gradient Descent)，简单地说ASGD就是用空间换时间的一种SGD，详细可参看论文：http://riejohnson.com/rie/stograd_nips.pdf 参数: params(iterable)- 参数组 lr(float)- 初始学习率，可按需随着训练过程不断调整学习率。 lambd(float)- 衰减项，默认值1e-4。 alpha(float)- power for eta update ，默认值0.75。 t0(float)- point at which to start averaging，默认值1e6。 weight_decay(float)- 权值衰减系数，也就是L2正则项的系数。

3、torch.optim.Rprop torch.optim.Rprop(params, lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50)) 功能： 实现Rprop优化方法(弹性反向传播)，优化方法原文《Martin Riedmiller und Heinrich Braun: Rprop - A Fast Adaptive Learning Algorithm. Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII, 1992》 该优化方法适用于full-batch，不适用于mini-batch，因而在min-batch大行其道的时代里，很少见到。

4、torch.optim.Adagrad torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0, initial_accumulator_value=0) 功能： 实现Adagrad优化方法(Adaptive Gradient)，Adagrad是一种自适应优化方法，是自适应的为各个参数分配不同的学习率。这个学习率的变化，会受到梯度的大小和迭代次数的影响。梯度越大，学习率越小；梯度越小，学习率越大。缺点是训练后期，学习率过小，因为Adagrad累加之前所有的梯度平方作为分母。

5、torch.optim.Adadelta torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0) 功能： 实现Adadelta优化方法。Adadelta是Adagrad的改进。Adadelta分母中采用距离当前时间点比较近的累计项，这可以避免在训练后期，学习率过小。

6、torch.optim.RMSprop torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False) 功能： 实现RMSprop优化方法（Hinton提出），RMS是均方根（root meam square）的意思。RMSprop和Adadelta一样，也是对Adagrad的一种改进。RMSprop采用均方根作为分母，可缓解Adagrad学习率下降较快的问题。并且引入均方根，可以减少摆动。

7、torch.optim.Adam(AMSGrad) torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 功能： 实现Adam(Adaptive Moment Estimation))优化方法。Adam是一种自适应学习率的优化方法，Adam利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态的调整学习率。吴老师课上说过，Adam是结合了Momentum和RMSprop，并进行了偏差修正。 参数： amsgrad- 是否采用AMSGrad优化方法，asmgrad优化方法是针对Adam的改进，通过添加额外的约束，使学习率始终为正值。

8、torch.optim.Adamax torch.optim.Adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) 功能： 实现Adamax优化方法。Adamax是对Adam增加了一个学习率上限的概念，所以也称之为Adamax。

9、torch.optim.SparseAdam torch.optim.SparseAdam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08) 功能： 针对稀疏张量的一种“阉割版”Adam优化方法。

10、torch.optim.LBFGS torch.optim.LBFGS(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=None, tolerance_grad=1e-05, tolerance_change=1e-09, history_size=100, line_search_fn=None) 功能： 实现L-BFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）优化方法。L-BFGS属于拟牛顿算法。L-BFGS是对BFGS的改进，特点就是节省内存。

归纳总结： 经验法则：如果你有资源找到一个好的学习率策略，带动量的SGD是一个可靠的选择。 如果你需要快速的结果而不需要大量的超参数调优，请使用自适应梯度方法。

如果数据是稀疏的，就用自适用方法，即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。 Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum， 随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。 整体来讲，Adam 是最好的选择。

很多论文里都会用 SGD，没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值，但是比其它算法用的时间长，而且可能会被困在鞍点。

如果需要更快的收敛，或者是训练更深更复杂的神经网络，需要用一种自适应的算法。

还要根据任务进行选择优化器，综合考量，CV任务和NLP任务不同，具体问题具体问题，每个分类器都有优缺点，不能一概而论。

参考： https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/88988420

https://www.pianshen.com/article/9811102028/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/208178763

https://blog.csdn.net/qq_36589234/article/details/89330342

https://ptorch.com/news/54.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/95976265