criterion = nn.L1Loss()optimizer = optim.RMSprop(model.parameters()) 其中L1形式的损失函数就在lasso loss，$loss=(y-X...in zip(x, y): dataset.append([i, j])epochs = 10model = Nn(1, 1)criterion = nn.L1Loss()optimizer = optim.RMSprop
para_optim.append(param) else: for param in k.parameters(): param.requires_grad = Falseoptimizer = optim.RMSprop
nn.Sequential( layer1, layer2, layer3, Flatten(), fc ) learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.RMSprop
batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop
n_actions).to(device) target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict()) target_net.eval() optimizer = optim.RMSprop
verbose=False ) # define the grid search parameters param_grid = { 'optimizer': [optim.SGD, optim.RMSprop
self, args): # 模型初始化 model = TextGenerator(args, self.vocab_size) # 优化器初始化 optimizer = optim.RMSprop
然后下面列出 10 款优化器，具体的不去介绍， 可以大体了解有哪些优化器可用： optim.SGD: 随机梯度下降法 optim.Adagrad: 自适应学习率梯度下降法 optim.RMSprop:
trained_model_path)) self.target_DQN.load_state_dict(self.DQN.state_dict()) self.optimizer = optim.RMSprop
FunctionalAdamW, optim.SGD: _FunctionalSGD, optim.Adadelta: _FunctionalAdadelta, optim.RMSprop
BATCH_SIZE = 64 GAMMA = 0.999 optimizer = optim.RMSprop(policy_net.parameters()) def optimize_model(
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