模型本身梯度以及優(yōu)化器參數(shù)一覽表通常包括以下內(nèi)容：

1. 模型結(jié)構(gòu)：包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等。

2. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：包括輸入特征、標簽等。

3. 損失函數(shù)：包括二元交叉熵損失、均方誤差損失等。

4. 優(yōu)化器：包括Adam、SGD、RMSprop等。

5. 學(xué)習(xí)率：包括初始學(xué)習(xí)率、衰減率等。

6. 批大小：每次迭代的樣本數(shù)量。

7. 動量：是否使用動量優(yōu)化，即在更新參數(shù)時是否考慮上一步的梯度變化。

8. 正則化：是否使用L1、L2正則化等。

9. 早停：是否在驗證集上的驗證損失達到某個閾值后停止訓(xùn)練。

以下是一個簡單的示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam, SGD

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 創(chuàng)建模型
model = Net(10, 20, 1)

# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_adam = Adam(model.parameters(), lr=0.001)
optimizer_sgd = SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 訓(xùn)練模型
for epoch in range(100):
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        optimizer_adam.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, data)
        loss.backward()
        optimizer_adam.step()

        if (i+1) % 10 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, len(trainloader), i+1, len(trainloader), loss.item()))