Optimizer.param_groups 功能

Optimizer.param_groups 是一个包含所有参数组的列表。每个参数组都是一个字典，其中包含以下键值对：

- params：包含在此组中的参数列表。
- lr：此组的学习率。
- momentum：动量（如果使用动量优化算法）。
- weight_decay：权重衰减（如果使用L2正则化）。
- dampening：动量的抑制因子。
- nesterov：是否使用Nesterov动量。

通过修改 param_groups 中的值，可以调整优化器的超参数，例如学习率、权重衰减和动量。这个方法可以用于实现自定义的学习率调整策略或者在训练过程中动态调整超参数。

相关问题

optimizer.param_groups

"param_groups" 是 Pytorch 中优化器 Optimizer 的一个属性，它是一个列表，其中的每个元素都是一个字典，表示优化的参数组。每个字典都包含了一组参数的各种信息，如当前的学习率、动量等。这个属性可以用来获取优化器中当前管理的参数组的信息，也可以用来修改优化器的参数设置。

now_lr = optimizer.param_groups[0]["lr"]

这段代码获取了优化器（`optimizer`）中第一个参数组（`param_groups[0]`）的学习率（`"lr"`）。

在PyTorch中，优化器可以包含多个参数组，每个参数组可以有不同的学习率、权重衰减等设置。`param_groups`是一个列表，包含了这些参数组。

通过索引`param_groups[0]`，我们可以获取优化器中的第一个参数组。然后，通过键名`"lr"`，我们可以从该参数组中获取对应的学习率值。

将该学习率值赋给`now_lr`变量，可以方便地在后续的代码中使用该学习率值进行记录或其他操作。

下面是一个示例：

now_lr = optimizer.param_groups[0]["lr"]
print(now_lr)

在上述示例中，假设优化器`optimizer`已经被定义并初始化，代码获取了其第一个参数组的学习率，并打印输出。

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