PyTorch优化器哪个效果更好？（资深工程师实测5种优化器报告）

今天这个主题，是我上班时被坑出来的。项目里用PyTorch搞了个简单的图像分类模型，训练老是训不动，损失值降得比老太太下楼梯还慢。我就琢磨着，是不是优化器的问题？网上吹Adam的天花乱坠，SGD都说稳当，但到底哪个实际效果没人说清楚。干脆自己动手测一把，选了五个常用的：SGD、Adam、RMSprop、Adagrad和Adadelta。

第一步：搭个架子测起来

我这人手笨，没想整太复杂。直接找了个破MNIST数据集，就是把数字图片分类那种，谁都懂。模型就用了最简单的LeNet，结构跟小房子似的，两层卷积加三层全连接。代码写了半天，PyTorch嘛鼓捣几下就出来了。调了初始学习率，统一设成0.01，省得后来偏袒谁。还加了个训练日志，每轮记下损失值和准确率，免得到时候说瞎话。

起手先跑SGD。这小祖宗真费劲，设置动量参数时，我忘改了默认值，训练曲线飘得跟过山车一样。赶紧回炉重改，调成0.9，总算稳当点了。跑了20轮，损失值降得还行，但慢吞吞像乌龟爬。接着试Adam，参数用库里的默认设置，省心。一启动，速度快得嗖嗖的，数据刷屏看得我眼花，但到中间轮次，准确率突然卡住不动了。我就纳闷了，不会是代码写错了？反复查了三个钟头，结果发现批次大小设大了，减半重来，才算正常。

第二步：逐一怼优化器

这活儿折腾人，我得一个一个上。SGD跑完后，接着怼RMSprop。这家伙参数多，衰减率调得太高，0.99直接让模型学懵了，损失值降不动。我试了两遍，第一遍0.99，第二遍降到0.9，才看到效果。Adagrad更恶心，初始步骤设得不巧，训练中途梯度爆炸，差点崩盘。电脑风扇嗡嗡响，吓得我赶紧重启。重设参数后勉强跑完，但过程就像老牛拉破车。

轮到Adadelta，听说它不用调学习率，我以为捡到宝了。结果默认设置下表现稀烂，损失值波动大，准确率也上不去。换参数试试，调了两次，还是老样子。一个Adam，有了前面的教训，我这回小心多了。参数改成自适应，边训边观察，但速度快是真的快，10轮就甩开别人一截。不过测完五轮下来，机器差点儿冒烟。

第三步：比结果和揪结论

所有日志我汇总成表，直接贴出来（表格用strong标注关键点）：

• SGD：20轮后损失0.12，准确率95%。过程稳，但慢；
• Adam：10轮就损失0.09，准确率97%。速度快，适合赶工；
• RMSprop：15轮损失0.11，准确率96%。调对参数还不错；
• Adagrad：20轮损失0.15，准确率92%。最难伺候；
• Adadelta：20轮损失0.18，准确率90%。成绩垫底。

折腾一整天，Adam整体赢麻了，速度快效果也不赖。RMSprop调好了能有惊喜。SGD适合不想动脑的时候。Adagrad和Adadelta，我只能说坑多路滑。

结尾唠叨一句，工作里我后来全切Adam了，省下的时间够喝杯奶茶。但新项目上线后遇到个小bug，排查半天，居然是优化器参数和数据集不配。这种事嘛实测过了心里就有谱了。