PyTorch中优化器（optim）设置不同参数组和学习率

PyTorch的优化器（optim）可以设置不同的参数组和学习率，以求得更好的训练效果。

1. 设置参数组

参数组是指在训练模型时，将模型的参数分组，以便更好地控制参数的更新。在PyTorch中，可以使用函数

optim.parameters()

来设置参数组，其中参数组的定义如下：

optim.parameters(self,
                   params=None,
                   lr=None,
                   weight_decay=None,
                   betas=None,
                   eps=None)

其中，params参数表示模型的参数，lr表示学习率，weight_decay表示权重衰减，betas表示动量参数，eps表示梯度稀疏的正则化系数。

2. 设置不同的学习率

学习率是指模型每次迭代时，参数更新的步长，学习率越大，模型参数更新的步长越大，收敛的速度越快，但也容易发生震荡；学习率越小，模型参数更新的步长越小，收敛的速度越慢，但也容易收敛到局部最优解。在PyTorch中，可以使用函数

optim.lr_scheduler.StepLR

来设置不同的学习率，其中学习率的定义如下：

optim.lr_scheduler.StepLR(self,
                            optimizer,
                            step_size,
                            gamma=0.1,
                            last_epoch=-1)

其中，optimizer表示优化器，step_size表示每隔多少步更新学习率，gamma表示学习率衰减系数，last_epoch表示一次迭代的epoch数。

3. 使用方法

在PyTorch中，使用优化器（optim）设置不同参数组和学习率的步骤如下：

• 1. 定义优化器（optim）：

  optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

  ；
• 2. 设置参数组：

  optim.parameters(params=model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

  ；
• 3. 设置学习率：

  scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

  ；
• 4. 进行训练：

  for epoch in range(num_epochs):
          scheduler.step()
          train(...)
          validate(...)

  ；

以上就是的使用方法。