在Torch中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)通常分為以下幾個步驟：
定義模型和損失函數(shù)：首先需要定義模型的結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)。
定義優(yōu)化器：選擇一種優(yōu)化算法，如SGD、Adam等，并設(shè)置一些超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、動量等。
定義超參數(shù)搜索空間：確定需要調(diào)優(yōu)的超參數(shù)及其取值范圍。
使用GridSearch或RandomSearch等方法進(jìn)行超參數(shù)搜索：在確定了超參數(shù)搜索空間后，可以使用GridSearch或RandomSearch等方法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)驗證集的表現(xiàn)選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。
保存最優(yōu)超參數(shù)組合：將得到的最優(yōu)超參數(shù)組合應(yīng)用于模型中，并保存模型以備后續(xù)使用。
總的來說，超參數(shù)調(diào)優(yōu)是一個迭代的過程，需要不斷嘗試不同的超參數(shù)組合，然后根據(jù)實(shí)驗結(jié)果選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。
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