self.optim.add_param_group的用法
时间: 2024-04-12 12:29:57 浏览: 15
self.optim.add_param_group() 是一个用于向优化器中添加参数组的方法,它用于动态地调整优化器的参数。
以下是使用 self.optim.add_param_group() 的一般步骤:
1. 首先,确保你已经初始化了一个优化器对象 self.optim,例如 Adam、SGD 等。
2. 创建一个新的参数组 param_group,其中包含需要添加到优化器中的参数和对应的配置。param_group 是一个字典,它应该至少包含两个键值对:
- 'params':一个包含需要优化的参数的列表或者是一个参数组的迭代器。
- 其他键值对:用于配置这个参数组的其他优化选项,比如 learning_rate、weight_decay 等。
3. 使用 self.optim.add_param_group(param_group) 将 param_group 添加到优化器中。
以下是一个示例代码:
```python
import torch.optim as optim
# 假设你已经初始化了一个优化器对象 self.optim
self.optim = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 创建一个新的参数组 param_group
new_params = [{'params': model.fc.parameters(), 'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.001}]
# 将 param_group 添加到优化器中
self.optim.add_param_group(new_params)
```
请根据你的具体情况替换示例代码中的参数和配置,确保输入的参数组格式正确。