机器学习 · 函数

优化器

创建优化器。类型：'Adam'/'SGD'/'RMSprop'。

调用签名(模型参数, 学习率=0.001, 类型='Adam')

优ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 优化器
设 结果 = 机器学习.优化器(
    模型参数=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 模型参数;首次使用建议先 打...
    学习率=0.001,  # 可选；按函数业务含义传入 学习率;首次使用建议先 打印...
    类型='Adam',  # 可选；要创建或处理的对象类型，例如按钮、标签、表格、输...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

模型参数可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入模型参数;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '模型参数';检查调用是否漏了这行

学习率可选 · 默认 0.001

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入学习率;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

类型可选 · 默认 'Adam'

未声明位置参数或字段名=值

要创建或处理的对象类型，例如按钮、标签、表格、输入框。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 优化器
设 结果 = 机器学习.优化器(
    模型参数=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 模型参数;首次使用建议先 打...
    学习率=0.001,  # 可选；按函数业务含义传入 学习率;首次使用建议先 打印...
    类型='Adam',  # 可选；要创建或处理的对象类型，例如按钮、标签、表格、输...
)
打印(结果)

# 进阶组合:优化器 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.优化器(
    模型参数=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    学习率=0.001,  # 可选
    类型='Adam',  # 可选
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
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# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 模型参数
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.优化器()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.优化器(模型参数=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)