在我们深度探索 2026 年的深度学习工程化图景时，我们发现尽管自动微分和硬件加速已经非常成熟，但优化器——这一驱动模型收敛的核心引擎，依然是高度依赖场景定制化的组件。你可能已经注意到，标准的 Adam 或 SGD 在处理超大规模混合专家模型或非凸强化学习目标时，往往显得力不从心。作为追求极致的工程师，掌握如何编写自定义优化器不仅是一项必不可少的基础技能，更是我们在面对复杂算法落地时的最后一道防线。在本文中，我们将超越简单的教程，深入探讨如何在 PyTorch 中构建生产级的自定义优化器，并结合 2026 年最新的 AI 辅助开发范式，分享我们在实际项目中积累的经验与最佳实践。
目录
为什么我们需要自定义优化器？
在实际工程中，我们经常会遇到标准库无法完美覆盖的边缘情况。作为技术专家，我们建议你在以下几种场景中考虑编写自定义优化器：
- 新算法的快速验证：你可能读到一篇最新的顶会论文（如关于自适应学习率修正或非光滑优化），想要立即复现其核心思想。等待官方库支持往往太慢，自己动手实现能抢占先机。
- 特定约束的硬编码：在 2026 年的模型压缩与量化趋势下，我们经常需要在参数更新时强制加入某些硬约束（如将权重截断到特定的量化区间）。将其直接融入优化逻辑比在训练循环中后处理更高效且更干净。
- 异构参数更新策略：在训练 MoE（混合专家）模型时，我们可能需要对专家网络的门控参数和专家参数应用完全不同的更新规则（例如对门控使用更大的动量）。自定义优化器能让我们在一个
step()调用中优雅地处理这种异构性。
PyTorch 优化器的核心架构深度剖析
在开始编写代码之前，我们需要像解剖学家一样理解 PyTorch 优化器的内部构造。所有的 PyTorch 优化器都继承自基类 torch.optim.Optimizer。要实现一个健壮的优化器，我们必须深入理解以下四个核心组件的交互：
-
params(参数列表)：这不仅仅是张量的列表，它是模型状态的映射。优化器会持有这些参数的引用，这意味着如果我们想要实现类似 Lookahead 的机制，我们需要理解这里的引用关系。 - INLINECODE0e6413c7 (默认超参数)：这是一个字典，用于存储全局超参数。但请注意，这些默认值会被 INLINECODE28571a33 中的特定设置覆盖，这种设计模式在处理多学习率策略时非常关键。
- INLINECODE6e84d922 (内部状态字典)：这是优化器的“记忆”。在我们的经验中，初学者最容易在这里犯错。INLINECODEd1603c9b 是一个从参数张量映射到其状态字典的字典。由于参数张量本身是可变对象，我们直接用它作为 key 是安全的，这保证了即使参数在设备间移动，优化器也能追踪到它的动量缓冲区。
-
param_groups(参数组)：这是一个列表，允许我们对不同的模型层设置不同的超参数。这是实现“分层学习率衰减”等高级技巧的基础。
实战演练：构建生产级自定义优化器
让我们通过三个由浅入深的例子，像是在 Code Review 中一样，逐步构建我们的优化器。
示例 1：从零实现基础 SGD（2026 重构版）
虽然 PyTorch 已有 SGD，但手动实现是理解原理的最佳途径。我们会加入 2026 年代码风格的必要注释和类型提示。
import torch
from typing import Dict, Any, Optional, Callable, List, Iterable
class CustomSGD(torch.optim.Optimizer):
def __init__(self, params: Iterable[torch.Tensor], lr: float = 1e-3):
# 防御性编程：提前校验超参数
if lr Optional[torch.Tensor]:
"""
执行单次优化步骤。
使用 @torch.no_grad() 装饰器是 2026 年的标准实践，
它比 torch.no_grad() 上下文管理器更整洁，且能确保步骤内部不构建计算图。
"""
loss = None
if closure is not None:
# 某些优化算法（如 LBFGS）需要闭包来重新评估损失和梯度
with torch.enable_grad():
loss = closure()
for group in self.param_groups:
for p in group[‘params‘]:
if p.grad is None:
continue
grad = p.grad.data
# 性能检查：稀疏梯度需要特殊的数学处理
if grad.is_sparse:
raise RuntimeError(‘CustomSGD 不支持稀疏梯度‘)
# 获取学习率，支持 param_groups 中的动态调整
lr = group[‘lr‘]
# 核心更新：原地操作减少显存占用
# p.data = p.data - lr * grad
p.data.add_(grad, alpha=-lr)
return loss
示例 2：带动量与状态管理的 Momentum
单纯的 SGD 容易陷入局部极小值。让我们加入动量，并展示如何正确管理优化器状态。这是编写 Adam 等复杂算法的基础。
class CustomMomentum(torch.optim.Optimizer):
def __init__(self, params, lr=1e-3, momentum=0.9):
if lr < 0.0:
raise ValueError(f"无效的学习率: {lr}")
if momentum < 0.0:
raise ValueError(f"无效的动量值: {momentum}")
defaults = dict(lr=lr, momentum=momentum)
super().__init__(params, defaults)
@torch.no_grad()
def step(self, closure=None):
loss = None
if closure is not None:
loss = closure()
for group in self.param_groups:
momentum = group['momentum']
lr = group['lr']
for p in group['params']:
if p.grad is None:
continue
grad = p.grad.data
if grad.is_sparse:
raise RuntimeError('CustomMomentum 不支持稀疏梯度')
# --- 状态管理的核心 ---
# self.state 是一个字典，key 是参数本身，value 是该参数的状态字典
param_state = self.state[p]
# 初始化动量缓冲区
# 使用 torch.zeros_like 是关键，它能自动匹配设备
if 'momentum_buffer' not in param_state:
buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.zeros_like(p.data, memory_format=torch.preserve_format)
else:
buf = param_state['momentum_buffer']
# 动量更新：v = m * v - lr * g
buf.mul_(momentum).add_(grad, alpha=-lr)
# 应用更新：p = p + v
p.data.add_(buf)
return loss
工程化提示：在生产环境中，我们经常遇到多卡训练。上述代码中利用 INLINECODEaa906494 作为 INLINECODE58f6465c 的 Key 设计非常精妙，因为它使得即使参数被 .to(device) 移动，优化器也能通过对象引用找到对应的状态缓冲区。
进阶实战：Lion 优化器与内存效率优化
让我们实现一个在 2023-2025 年间大放异彩的优化器 —— Lion (Symbolic Discovery of Optimization Algorithms)。它不仅更新逻辑简单，而且比 AdamW 更节省显存，因为它不存储梯度的二阶矩。这是一个非常适合展示现代优化器设计理念的案例。
class CustomLion(torch.optim.Optimizer):
"""
Lion 优化器的简化实现。
特点：仅跟踪动量，通过符号进行更新，对内存极其友好。
"""
def __init__(self, params, lr=1e-4, betas=(0.9, 0.99), weight_decay=0.0):
if not 0.0 <= lr:
raise ValueError(f"无效的学习率: {lr}")
if not 0.0 <= betas[0] < 1.0:
raise ValueError(f"无效的 beta1 参数: {betas[0]}")
defaults = dict(lr=lr, betas=betas, weight_decay=weight_decay)
super().__init__(params, defaults)
@torch.no_grad()
def step(self, closure=None):
loss = None
if closure is not None:
with torch.enable_grad():
loss = closure()
for group in self.param_groups:
lr = group['lr']
beta1, beta2 = group['betas']
wd = group['weight_decay']
for p in group['params']:
if p.grad is None:
continue
grad = p.grad.data
if grad.is_sparse:
raise RuntimeError('Lion 不支持稀疏梯度')
# 状态初始化
state = self.state[p]
if 'exp_avg' not in state:
state['exp_avg'] = torch.zeros_like(p, memory_format=torch.preserve_format)
exp_avg = state['exp_avg']
# 1. 更新动量
# Lion 的动量更新直接作用于梯度，而不是梯度的平方
exp_avg.mul_(beta1).add_(grad, alpha=1 - beta1)
# 2. 生成更新方向
# 这里体现了 Lion 的核心思想：对动量进行符号化处理
update = exp_avg.clone()
torch.sign(update, out=update)
# 3. 权重衰减 - Lion 使用解耦的方式
if wd != 0:
# 直接在参数上应用衰减，而不是在梯度上
p.data.mul_(1 - lr * wd)
# 4. 应用参数更新
p.data.add_(update, alpha=-lr)
return loss
深入解析：处理参数组与异构更新策略
在实际的大型模型微调中，我们通常会对不同的层应用不同的学习率。这就是 param_groups 大显身手的时候。让我们看一个更贴近实战的例子。
# 假设我们要微调一个 Transformer
# 通常我们不希望破坏预训练的底层权重，所以底层学习率设小
model = MyTransformerModel()
# 定义参数组
optimizer = CustomMomentum([
# Group 1: 预训练的 Backbone (Learning Rate 较小)
{‘params‘: model.backbone.parameters(), ‘lr‘: 1e-5, ‘momentum‘: 0.95},
# Group 2: 新增的分类头 (Learning Rate 正常)
{‘params‘: model.head.parameters(), ‘lr‘: 1e-3, ‘momentum‘: 0.9}
])
# 在训练循环中，optimizer.step() 会自动遍历这两个组
# 并应用各自配置的 lr 和 momentum
关于 权重衰减，这是一个容易混淆的点。L2 正则化是通过修改 Loss 函数实现的（INLINECODEaa869af4），而真正的“权重衰减”是在梯度更新时直接修改参数（INLINECODE063420cf）。这就是 AdamW 成功的关键。如果你在自己的优化器中实现权重衰减，请务必确认你使用的是“衰减”而非“正则化”，这在 WSD（Warmup-Stable-Decay）训练策略中尤为重要。
2026 开发新范式：AI 辅助与 Vibe Coding
在现代开发流程中，我们不再孤军奋战。让我们探讨如何利用 AI 工具来加速优化器的开发和调试。
AI 辅助工作流与 Vibe Coding
现在的开发方式已经转向了 Vibe Coding（氛围编程）：即由人类提供高层意图和严谨的代码审查，而 AI（如 Cursor, GitHub Copilot, Windsurf）负责繁琐的实现细节。对于优化器这种数学逻辑严密、容错率低的代码，我们建议采取以下策略：
- 生成与验证循环：你可以直接告诉 AI：“写一个 PyTorch 优化器，实现 AdamW 的逻辑，并支持 foreach 操作以提高性能”。然后，不要直接信任生成的代码，而是编写一个测试脚本，用随机生成的梯度去对比你的优化器和 PyTorch 内置优化器的更新结果。
- 实时调试与解释：当你不理解某行代码（例如
exp_avg_sq.mul_(beta2).addcm_(grad, value=1-beta2)）时，利用 IDE 内置的 AI 解释功能，它能瞬间告诉你这是在计算二阶矩估计的滑动平均。
结合现代算子：INLINECODE65f52da3 与 INLINECODEfc0ece5d
在 2026 年，代码的性能不仅仅取决于算法复杂度，还取决于对硬件的亲和力。标准的 Python INLINECODE7fdf97d0 循环遍历参数是非常慢的。如果你的优化器需要更新大量参数，强烈建议使用 foreach API。这在 PyTorch 内部优化器（如 INLINECODE5174a13c）中是标准配置。
虽然实现 foreach 版本的优化器比较复杂（需要手动打包张量列表），但它能极大地减少 Python 解释器的开销，并触发 CUDA kernel fusion。
性能优化与避坑指南
在我们多年的工程实践中，踩过无数坑。以下是几个必须铭记的要点：
- 原地操作的陷阱：在 INLINECODE6baca2c7 方法中，一定要只操作 INLINECODEf830887b，绝对不要操作 INLINECODE46e736fd 本身或创建新的 INLINECODE64b4a0f8。直接赋值 INLINECODE8748d6a8 会切断计算图与模型参数的联系，导致模型无法更新。同时，使用 INLINECODE71e3b293 结尾的原地操作函数（如 INLINECODE5eb4a8b5, INLINECODEb2dc8320）可以避免显存溢出（OOM），特别是在大模型训练中。
- FP16/BF16 混合精度：如果你使用 INLINECODEeb7ce1cb 进行混合精度训练，优化器接收到的梯度可能是缩放过的。如果你的自定义优化器中有除法操作（如 Adam 的分母修正），可能会产生 NaN。在代码中加入 INLINECODEf15d0cb9 检查是一个良好的习惯。
- 状态持久化：当你保存模型检查点时，不要只保存 INLINECODE9e3ae1c8。务必保存 INLINECODEd24fa3a2。优化器的状态（如动量缓存）对于恢复训练至关重要，特别是在使用 Adam 这种对一阶矩敏感的优化器时。
总结
通过这篇文章，我们不仅学习了如何从零实现 SGD 和 Momentum，更重要的是，我们掌握了 AI 时代的工程化思维。从理解 state 字典的内部机制，到利用 AI 工具加速开发，再到处理参数组和混合精度的细节，这些都是我们在 2026 年构建高性能深度学习系统所必备的技能。
下一步，我们建议你尝试实现一个 AdaBelief 或 Lion 优化器，这两者在 2023-2025 年间非常流行。或者，试着将你在项目中遇到的一个特殊的正则化逻辑写入优化器。当你能完全掌控梯度的流动方向时，你就真正成为了模型的主人。祝你在探索优化算法的道路上玩得开心！