zi2zi-pytorch 使用 Adam 優化器，需要修改或增加那些程式碼?

1. 導入 Adam 優化器

在你的訓練腳本（通常是 train.py 或類似的檔案）中，導入 torch.optim 模組：

Python

import torch.optim as optim

2. 初始化 Adam 優化器

在你的訓練腳本中，找到初始化模型的地方，通常是在 __main__ 區塊或一個函數中。在這裡，你需要創建一個 Adam 優化器的實例。你需要將模型的參數傳遞給優化器，並設定學習率等超參數。

Python

# ... (其他程式碼)

# 假設你的模型叫做 model
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 設定學習率為 0.001

# ... (其他程式碼)

3. 在訓練迴圈中使用 Adam 優化器

在你的訓練迴圈中，你需要執行以下步驟：

• 清空梯度： 在每個訓練迭代開始時，使用 optimizer.zero_grad() 清空模型參數的梯度。
• 計算損失： 計算模型的損失函數。
• 反向傳播： 使用 loss.backward() 計算梯度。
• 更新參數： 使用 optimizer.step() 更新模型參數。

Python

# ... (訓練迴圈)

for i, data in enumerate(dataloader):
    # ... (讀取資料)

    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    outputs = model(inputs)  # 前向傳播
    loss = criterion(outputs, targets)  # 計算損失
    loss.backward()  # 反向傳播
    optimizer.step()  # 更新參數

    # ... (其他程式碼)

# ... (訓練迴圈結束)

完整範例

以下是一個簡化的範例，展示如何在 zi2zi-pytorch 中使用 Adam 優化器：

Python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義模型
class MyModel(nn.Module):
    # ...

# 初始化模型
model = MyModel()

# 定義損失函數
criterion = nn.MSELoss()

# 初始化 Adam 優化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 訓練迴圈
for i, data in enumerate(dataloader):
    # ... (讀取資料)

    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    outputs = model(inputs)  # 前向傳播
    loss = criterion(outputs, targets)  # 計算損失
    loss.backward()  # 反向傳播
    optimizer.step()  # 更新參數

    # ... (其他程式碼)

前一個修改的作者已經有加入 adam 優化器, 程式碼:

model.py

self.optimizer_G = torch.optim.Adam(self.netG.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.5, 0.999))
self.optimizer_D = torch.optim.Adam(self.netD.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.5, 0.999))