pytorch 自定义优化器怎么做高效？内行人分享实用方法！

开头被坑惨了

上礼拜赶项目，用PyTorch搞个特别怪的模型，默认优化器Adam喂进去，训练曲线抖得跟心电图似的。试了SGD、RMSprop，全趴窝。老板天天问进度，头皮发麻。

硬着头皮自己造轮子

翻官方文档看到能自定义优化器，搓着手开搞。第一版直接照猫画虎：

class MyOptimizer(*):
def __init__(self, params, lr=0.01):
defaults = dict(lr=lr)
super().__init__(params, defaults)

写完美滋滋点运行，直接报错“必须实现step方法”，才想起来没写核心逻辑。

半夜改到三点

抄了SGD源码改第二版，step函数里吭哧吭哧写循环：

for group in *_groups:
for p in group['params']:
if * is None:
continue
grad = *
*_(grad, alpha=-group['lr'])

这回能跑了，但训练损失死活不降。盯着屏幕怀疑人生，咖啡续到第三杯才发现grad忘了取负号。改完终于看到损失开始动，凌晨三点对着屏幕嗷一嗓子。

坑里刨出金疙瘩

跑通后开始折腾优化点：

• 加动量：从0.5试到0.99，发现0.9时模型突然开窍
• 防梯度爆炸：手写了个*_(-1,1)，比用*.clip_grad_value省事
• 分段学习率：在step里塞if epoch>10: group['lr']=0.9，比LambdaLR更暴力

测试时发现GPU利用率直接飚到98%（原来旧版optimizer有冗余操作），内存还省了200MB。

血泪总结

整理出三条保命经验：

1. 抄官方代码时拿放大镜看数学符号，我那个负号差点送走项目
2. 在step里做条件判断比另写调度器快至少1/3
3. 复杂运算（比如我自创的梯度裁剪）直接怼tensor上，别用for循环

现在这优化器已经在三个项目里跑了，每次看到训练曲线平稳下滑，都想给凌晨三点的自己鞠个躬。自己动手改轮子真的值！