PyTorch optimizer.step() 函数详解

optimizer.step() 是 PyTorch 中用于更新模型权重的函数。它根据所选择的优化器算法，利用当前的梯度信息来调整模型参数的权重值，从而使模型的损失函数最小化。该函数通常在每个训练迭代周期结束后被调用，以更新模型参数，进而提升模型的性能。

例如，使用随机梯度下降 (SGD) 优化器时，optimizer.step() 会根据梯度方向和学习率来调整模型参数。

以下是一些常见的优化器及其对应的更新规则：

• SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降
• Momentum: 动量法
• Adagrad: 自适应梯度下降
• RMSprop: 均方根传播
• Adam: 自适应矩估计

通过使用 optimizer.step() 函数，我们可以有效地训练模型，使其能够在给定数据集中学习到最佳的权重参数，从而实现更高的预测精度。