Julia Flux 错误 : SGD optimiser is undefined

Question

我想在 Flux 中使用 SGD 优化器，如 Julia Academy 使用 Flux.jl 进行深度学习的教程中所示。 This 他们提供的笔记本，他们在其中使用 SGD 优化器:

opt = SGD(params(model))

但是，当我运行 SGD 时，我得到:

ERROR: UndefVarError: SGD not defined

这是我运行 ?SGD 时的输出:

search: SGD AMSGrad Signed signed Unsigned unsigned sigmoid issetgid logsigmoid StringIndexError isassigned significand

Couldn't find SGD
Perhaps you meant SGD, Set, Sys, GC, Some, sec, sin, sum, LSTM, csc, esc, isa, ans, abs, cis, cos, eps, ARGS, Pkg, GRU, RNN, cpu, elu, f32, f64, gpu, σ, !, !=, !== or %
  No documentation found.

  Binding SGD does not exist.

正如你所看到的，它仍然在“也许你的意思”行中显示 SGD。

当我运行本教程中也显示的其他优化器(例如 ADAM)时，我没有收到错误消息。我正在使用 Flux v0.10.0

Answer 1

本教程使用过时的 Flux 版本。

在 Flux 的 v0.10.0 版本中，Flux 已弃用 SGD，而支持 Descent，它只是标准梯度下降算法的更优化版本。

有关 Descent 优化器的更多信息可以在 documentation 中找到。

另外作为旁注，Flux 不再需要将 params(model) 传递到优化器中，而是在训练时将其作为单独的参数。

# New Way
Flux.train!(loss, params(model), data, optimizer)