RMSProp dans PyTorch

RMSProp est un algorithme d'optimisation qui peut effectuer une descente de gradient en adaptant automatiquement le taux d'apprentissage aux paramètres. La classe RMSProp dans le module optim de PyTorch peut être initialisée avec plusieurs arguments, y compris params, lr, alpha, eps, weight_decay, momentum, centered, capturable, foreach, maximize et differentiable. L'argument params est requis et doit être un générateur, tandis que les autres arguments ont des valeurs par défaut. La méthode step peut être utilisée pour mettre à jour les paramètres, et la méthode zero_grad peut être utilisée pour réinitialiser les gradients. La méthode state_dict peut être utilisée pour afficher l'état de l'optimiseur. La classe RMSProp peut être utilisée avec les appareils CPU et CUDA, mais l'argument capturable n'est applicable qu'aux appareils CUDA. La classe RMSProp peut être utilisée pour optimiser les paramètres d'un modèle PyTorch, comme une couche linéaire. Les paramètres du modèle peuvent être passés à la classe RMSProp en utilisant l'argument params. La classe RMSProp peut être utilisée pour effectuer une descente de gradient et mettre à jour les paramètres du modèle.