optimizer.param_groups： 是长度为2的list，其中的元素是2个字典；
optimizer.param_groups[0]： 长度为6的字典，包括[‘amsgrad', ‘params', ‘lr', ‘betas', ‘weight_decay', ‘eps']这6个参数；
optimizer.param_groups[1]： 好像是表示优化器的状态的一个字典；
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import torchimport torch.optim as optimh2w1 = torch.randn(3, 3)w1.requires_grad = Truew2 = torch.randn(3, 3)w2.requires_grad = Trueo = optim.Adam([w1])print(o.param_groups) |
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[{'amsgrad': False, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'lr': 0.001, 'params': [tensor([[ 2.9064, -0.2141, -0.4037], [-0.5718, 1.0375, -0.6862], [-0.8372, 0.4380, -0.1572]])], 'weight_decay': 0}] |
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Per the docs, the add_param_group method accepts a param_group parameter that is a dict. Example of use:h2import torchimport torch.optim as optimh2w1 = torch.randn(3, 3)w1.requires_grad = Truew2 = torch.randn(3, 3)w2.requires_grad = Trueo = optim.Adam([w1])print(o.param_groups)givesh2[{'amsgrad': False, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'lr': 0.001, 'params': [tensor([[ 2.9064, -0.2141, -0.4037], [-0.5718, 1.0375, -0.6862], [-0.8372, 0.4380, -0.1572]])], 'weight_decay': 0}]nowh2o.add_param_group({'params': w2})print(o.param_groups) |
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[{'amsgrad': False, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'lr': 0.001, 'params': [tensor([[ 2.9064, -0.2141, -0.4037], [-0.5718, 1.0375, -0.6862], [-0.8372, 0.4380, -0.1572]])], 'weight_decay': 0}, {'amsgrad': False, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'lr': 0.001, 'params': [tensor([[-0.0560, 0.4585, -0.7589], [-0.1994, 0.4557, 0.5648], [-0.1280, -0.0333, -1.1886]])], 'weight_decay': 0}] |
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# 动态修改学习率for param_group in optimizer.param_groups: param_group["lr"] = lr # 得到学习率optimizer.param_groups[0]["lr"] h2# print('查看optimizer.param_groups结构：')# i_list=[i for i in optimizer.param_groups[0].keys()]# print(i_list) ['amsgrad', 'params', 'lr', 'betas', 'weight_decay', 'eps'] |
补充：pytorch中的优化器总结
以SGD优化器为例：
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# -*- coding: utf-8 -*-#@Time :2019/7/3 22:31#@Author :XiaoMa from torch import nn as nnimport torch as tfrom torch.autograd import Variable as V#定义一个LeNet网络class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.features=nn.Sequential( nn.Conv2d(3,6,5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(6,16,5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2,3) ) self.classifier=nn.Sequential(\ nn.Linear(16*5*5,120), nn.ReLU(), nn.Linear(120,84), nn.ReLU(), nn.Linear(84,10) ) def forward(self, x): x=self.features(x) x=x.view(-1,16*5*5) x=self.classifier(x) return xnet=Net() from torch import optim #优化器optimizer=optim.SGD(params=net.parameters(),lr=1)optimizer.zero_grad() #梯度清零，相当于net.zero_grad() input=V(t.randn(1,3,32,32))output=net(input)output.backward(output) #fake backwardoptimizer.step() #执行优化 #为不同子网络设置不同的学习率，在finetune中经常用到#如果对某个参数不指定学习率，就使用默认学习率optimizer=optim.SGD( [{'param':net.features.parameters()}, #学习率为1e-5 {'param':net.classifier.parameters(),'lr':1e-2}],lr=1e-5) #只为两个全连接层设置较大的学习率，其余层的学习率较小special_layers=nn.ModuleList([net.classifier[0],net.classifier[3]])special_layers_params=list(map(id,special_layers.parameters()))base_params=filter(lambda p:id(p) not in special_layers_params,net.parameters()) optimizer=t.optim.SGD([ {'param':base_params}, {'param':special_layers.parameters(),'lr':0.01}],lr=0.001) |
调整学习率主要有两种做法。
一种是修改optimizer.param_groups中对应的学习率，另一种是新建优化器（更简单也是更推荐的做法），由于optimizer十分轻量级，构建开销很小，故可以构建新的optimizer。
但是新建优化器会重新初始化动量等状态信息，这对使用动量的优化器来说（如自带的momentum的sgd），可能会造成损失函数在收敛过程中出现震荡。
如：
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#调整学习率，新建一个optimizerold_lr=0.1optimizer=optim.SGD([ {'param':net.features.parameters()}, {'param':net.classifiers.parameters(),'lr':old_lr*0.5}],lr=1e-5) |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://wstchhwp.blog.csdn.net/article/details/108490956
