RMSProp в PyTorch

RMSProp - это алгоритм оптимизации, который может выполнять градиентный спуск, автоматически адаптируя скорость обучения к параметрам. Класс RMSProp в модуле optim PyTorch может быть инициализирован с несколькими аргументами, включая params, lr, alpha, eps, weight_decay, momentum, centered, capturable, foreach, maximize и differentiable. Аргумент params является обязательным и должен быть генератором, в то время как другие аргументы имеют значения по умолчанию. Метод step можно использовать для обновления параметров, а метод zero_grad можно использовать для сброса градиентов. Метод state_dict можно использовать для просмотра состояния оптимизатора. Класс RMSProp можно использовать как с устройствами CPU, так и с устройствами CUDA, но аргумент capturable применим только к устройствам CUDA. Класс RMSProp можно использовать для оптимизации параметров модели PyTorch, такой как линейный слой. Параметры модели можно передать классу RMSProp с помощью аргумента params. Класс RMSProp можно использовать для выполнения градиентного спуска и обновления параметров модели.