基础

本节介绍了TorchOpt中有用的概念。

TorchOpt 类型

torchopt.base.GradientTransformation(init, ...)	一对纯函数，用于实现梯度变换。
torchopt.base.TransformInitFn(*args, **kwargs)	GradientTransformation 的 init() 步骤的可调用类型。
torchopt.base.TransformUpdateFn(*args, **kwargs)	一个可调用类型，用于GradientTransformation的update()步骤。

PyTrees

PyTrees 是 TorchOpt 中的一个重要概念。 它们可以被视为向量的泛化。 它们是一种使用元组和字典来结构化参数或权重的方式。 TorchOpt 中的许多求解器都对 pytrees 有原生支持。

浮点数精度

TorchOpt 默认使用单精度（32位）浮点数（torch.float32）。 然而，对于某些算法，这可能不够。 双精度（64位）浮点数（torch.float64）可以通过在文件开头添加以下行来启用：

import torch

torch.set_default_dtype(torch.float64)