``` param_groups ```
时间: 2024-04-20 07:21:00 浏览: 18
`param_groups`是一个在PyTorch中常用的变量,它是一个包含了模型参数组的列表。每个参数组都是一个字典,包含了一组参数和对应的优化器超参数。
在训练神经网络时,我们通常会对不同的参数设置不同的学习率、权重衰减等超参数。为了方便管理这些超参数,PyTorch提供了`param_groups`变量来将不同的参数分组,并为每个参数组设置不同的超参数。
下面是一个示例代码,展示了如何使用`param_groups`来设置不同的学习率:
```python
import torch
import torch.optim as optim
# 创建一个模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 创建一个优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 将参数分组,并为每个参数组设置不同的学习率
optimizer.param_groups['lr'] = 0.1 # 第一个参数组的学习率为0.1
optimizer.param_groups['lr'] = 0.01 # 第二个参数组的学习率为0.01
# 打印每个参数组的学习率
for param_group in optimizer.param_groups:
print(param_group['lr'])
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个线性模型和一个SGD优化器。然后,我们将模型的参数分组为一个参数组,并将其学习率设置为0.1。接着,我们再将模型的参数分组为另一个参数组,并将其学习率设置为0.01。最后,我们通过遍历`param_groups`来打印每个参数组的学习率。
通过使用`param_groups`,我们可以方便地对不同的参数设置不同的超参数,从而更灵活地调整模型的训练过程。
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