torch.optim.SGD如何为每个层单独设置学习率

可以通过为不同的层设置不同的学习率来实现对每个层单独设置学习率。具体来说，可以将模型的不同层的参数分组，然后为每个参数组设置不同的学习率。

例如，假设模型有两个层 A 和 B，我们可以将它们的参数分别放在两个列表 params_A 和 params_B 中。然后，我们可以使用一个字典来指定不同参数组的学习率，如下所示：

optimizer = torch.optim.SGD([{'params': params_A, 'lr': 0.01},
                             {'params': params_B, 'lr': 0.001}], lr=0.01)

在上面的代码中，我们为层 A 设置了学习率为 0.01，为层 B 设置了学习率为 0.001。同时，我们还指定了整个模型的默认学习率为 0.01。

当调用 optimizer.step() 更新模型参数时，不同参数组的学习率将分别应用于不同的参数组。这样，我们就可以为每个层单独设置学习率。