オプティマイザ
モデルの学習に使えるさまざまなオプティマイザを試してみましょう。
train_model(optimizer, net, num_epochs) というカスタム関数が用意されています。オプティマイザ、モデル、エポック数を受け取り、トレーニングループを実行し、最後にトレーニング損失を出力します。
それでは、train_model() を使って異なるオプティマイザで短い学習をいくつか回し、結果を比較してみましょう！
この演習はコースの一部です
PyTorchによる中級ディープラーニング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import torch.optim as optim
net = Net()
# Define the SGD optimizer
optimizer = optim.____(net.parameters(), lr=0.001)
train_model(
optimizer=optimizer,
net=net,
num_epochs=10,
)