PyTorch中Adam优化器损失值恒定问题的解决请求

首先看你的Adam训练循环代码，最明显的问题是缺失optimizer_adam.step()调用——这是Adam优化器更新模型参数的核心操作，没这一步模型参数完全不会更新，损失自然保持不变。而L-BFGS的step(closure)本身就包含了参数更新逻辑，所以能正常下降。

先补上这关键一步，修改后的Adam训练循环如下：

for epo in range(epo_adam):
    model.train()
    optimizer_adam.zero_grad()
    loss , momentum_loss , loss_data , loss_BC , continuity_loss = adop_loss_Weight(model, x, y, z, u_exact, v_exact , w_exact , p_exact ,
           x_b, y_b, z_b, u_b, v_b, w_b ,p_b)
    loss.backward()
    optimizer_adam.step()  # 补上参数更新步骤
    if epo %500 == 0:
        print(f'Epoch Adam {epo}, Total Loss: {loss.item():.10f}')
    if loss.item() <=0.15 :
        print("Optimzation Method is swtiching to L-BFGS . . . ")
        break

如果补完后损失仍无变化，再排查以下方向：

• 学习率适配问题：Adam默认学习率0.001，若你的损失函数量级过大/过小，这个值可能不合适。可以尝试在1e-4到1e-2范围内调整学习率测试。
• 损失权重失衡：从函数名adop_loss_Weight来看，总损失是多个子损失的加权和。如果某一个子损失的权重远大于其他，可能导致梯度被单一损失主导，或者其他损失的梯度被淹没。可以打印各子损失的数值，调整权重平衡。
• 梯度异常：在loss.backward()后，随机选取模型参数打印param.grad.norm()，如果梯度接近0（消失）或数值极大（爆炸），会导致Adam无法有效更新参数。可尝试加梯度裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)）或调整模型结构（比如添加残差连接）。
• Adam超参数不匹配：默认betas=(0.9, 0.999)可能不适配你的任务，比如数据噪声大时，可尝试调小beta1的值；若开启了权重衰减，可先关闭测试是否有变化。
• 参数初始化问题：不当的参数初始化可能让Adam陷入局部最优或鞍点。可以更换初始化方式，比如用Xavier或He初始化模型参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者arezayan