opt = torch.optim.Adam(params=model.parameters(), lr=lr)中params=model.parameters()是什么意思

在 PyTorch 中，模型的参数通常存储在模型的 `parameters` 属性中。`model.parameters()` 返回一个可迭代的对象，其中包含模型中所有可学习参数的引用。在这里，`params` 参数是一个可选参数，用于指定应该优化哪些参数，也就是说，我们可以选择只优化模型中的某些参数。如果我们不指定 `params` 参数，则默认为优化模型中所有的可学习参数。在这个例子中，我们将优化整个模型中的所有参数。

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optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

这段代码是使用PyTorch框架进行模型训练的示例代码。其中：

1. `optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params)`用于定义优化器，其中`learnable_params`表示需要更新的参数。

2. `opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)`用于定义优化器，其中`model.parameters()`表示需要更新的参数，`args.lr`表示学习率，`weight_decay`表示权重衰减。

3. `scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)`用于定义学习率调度器，其中`opt`表示要调度学习率的优化器，`milestones`表示调整学习率的epoch数，`gamma`表示学习率调整的倍数。

综合来看，这段代码定义了一个Adam优化器，并使用了学习率衰减策略。在训练过程中，每经过50、100、150个epoch就会将学习率乘以0.1，以便在训练后期更加稳定地收敛。