import torch.nn as nn import torch.optim import torch from torch.autograd import Variable # 线性回归模型定义 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(2, 3) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = LinearRegression() # 声明一个 SGD 优化器 optimizer， 按要求设置 lr 的值 ########## Begin ########## ########## End ########## # 按照格式输出optimizer.param_groups的长度 print("The len of param_groups list:",len(optimizer.param_groups)) # 按照格式输出linear层的lr print("linear's lr:",optimizer.param_groups[0]['lr'])

这段代码中缺少了对优化器的声明和初始化，需要在代码中添加以下内容：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

其中，`SGD` 是优化器的类型，`model.parameters()` 表示需要优化的参数集合，`lr` 表示学习率。你可以将 `lr` 设置为任意值。完整代码如下：

import torch.nn as nn 
import torch.optim 
import torch 
from torch.autograd import Variable   

# 线性回归模型定义 
class LinearRegression(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        super(LinearRegression, self).__init__() 
        self.linear = nn.Linear(2, 3) 
    
    def forward(self, x): 
        out = self.linear(x) 
        return out 

model = LinearRegression() 

# 声明一个 SGD 优化器 optimizer， 按要求设置 lr 的值 
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 按照格式输出optimizer.param_groups的长度 
print("The len of param_groups list:",len(optimizer.param_groups)) 

# 按照格式输出linear层的lr 
print("linear's lr:",optimizer.param_groups[0]['lr'])

输出结果如下：

The len of param_groups list: 1
linear's lr: 0.01