仅仅将hrnet网络中包含"layer"关键字的层参数放入sgd的优化器中，同时对剩余层进行设置使其requires_grad=False，表明不参与反向传播，该怎么在mian函数中写代码

在主函数中，你可以按照以下步骤编写代码：

1. 导入所需的库和模块：

import torch.optim as optim
import re

2. 定义你的 `main` 函数：

def main():
    # ... 这里是你的代码 ...

3. 创建你的 HRNet 模型：

    # 创建 HRNet 模型并加载权重
    model = YourHRNetModel()
    model.load_state_dict(torch.load('your_hrnet_weights.pth'))

4. 获取所有模型的参数：

    # 获取所有模型参数
    all_params = model.named_parameters()

5. 创建两个列表，一个用于存储需要参与反向传播的参数，另一个用于存储不需要参与反向传播的参数：

    # 创建两个空列表，用于存储需要参与反向传播的参数和不需要参与反向传播的参数
    params_to_update = []
    params_to_freeze = []

6. 使用正则表达式筛选出包含 "layer" 关键字的层参数，将其添加到 `params_to_update` 列表中，并将其他层的 `requires_grad` 设置为 False：

    # 使用正则表达式筛选出包含 "layer" 关键字的层参数，并将其添加到 params_to_update 列表中，同时将其他层的 requires_grad 设置为 False
    regex = re.compile('.*layer.*')
    for name, param in all_params:
        if regex.match(name):
            params_to_update.append(param)
        else:
            param.requires_grad = False
            params_to_freeze.append(param)

7. 创建你的优化器，并将 `params_to_update` 添加到优化器中进行反向传播：

    # 创建优化器，并将 params_to_update 添加到优化器中进行反向传播
    optimizer = optim.SGD(params_to_update, lr=0.01, momentum=0.9)

8. 在训练循环中使用优化器进行反向传播：

    # 在训练循环中使用优化器进行反向传播
    for inputs, labels in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        
        # 计算损失
        loss = compute_loss(outputs, labels)
        
        # 清零梯度
        optimizer.zero_grad()
        
        # 反向传播
        loss.backward()
        
        # 更新参数
        optimizer.step()

这样，你就可以将 HRNet 网络中包含 "layer" 关键字的层参数放入 SGD 优化器中，并设置其他层的 `requires_grad` 为 False，使其不参与反向传播。