optimizer = optim.Adam(model.parameters())的学习率是多少

在使用PyTorch中的Adam优化器时，如果没有显式地指定学习率（learning rate），则会使用默认值。在PyTorch中，Adam优化器的默认学习率为0.001。因此，当使用如下代码时：

optimizer = optim.Adam(model.parameters())

实际上是使用了学习率为0.001的Adam优化器对MobileNetV2模型的参数进行优化。当然，也可以通过设置`lr`参数来调整学习率的大小，例如：

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

这里将学习率设置为0.01，以便更快地收敛。但需要注意的是，学习率的大小需要根据具体问题进行调整，在不同的任务和数据集上可能需要不同的学习率来获得最佳的训练效果。

相关问题

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

这行代码是使用PyTorch中的optim模块来定义Adam优化器。Adam优化器是一种常用的优化算法，用于更新神经网络模型的参数。

在这行代码中，model.parameters()返回了神经网络模型中所有需要进行梯度更新的参数。lr是学习率（learning rate），它决定了每次参数更新的步长大小。

通过将这些参数和学习率传递给optim.Adam()函数，我们创建了一个Adam优化器对象optimizer，可以使用它来更新模型的参数。在训练过程中，我们可以使用optimizer.step()方法来执行一次参数更新操作。

optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters())改成不调整参数

如果你不想更新模型中的任何参数，可以将学习率设置为0，这样优化器将不会对任何参数进行更新。修改后的代码如下：

optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0)

这样，优化器将不再更新模型中全连接层的参数。