PyTorch模型训练教程：不同层学习率与双系统安装

本教程是一份详细的PyTorch模型训练实用指南，由余霆嵩撰写，旨在帮助读者理解和掌握PyTorch在实际模型训练中的应用。教程涵盖了数据处理、模型构建、损失函数、优化器以及可视化工具的使用。 在模型训练中，不同的层可能需要不同的学习率。特别是在使用预训练模型时，我们通常希望最后一层（如全连接层fc）的学习率较高，以便快速适应新任务，而早期层（如卷积层）的学习率较低，以保持其已经学到的特征。PyTorch允许我们为不同层设置不同的学习率，实现这一目标的关键在于优化器。 优化器是PyTorch中控制模型参数更新的重要组件。通过将模型的参数分成不同的组，并为每个组设置不同的学习率，我们可以实现分层学习率。例如，可以将fc3层的参数单独分组，赋予较高的学习率，而其他参数保持较低的学习率。以下是一个简单的示例代码片段，展示了如何实现这一策略： ```python import torch.optim as optim # 假设model是我们的神经网络模型，fc3是全连接层 fc3_params = list(model.fc3.parameters()) other_params = list(filter(lambda p: p not in fc3_params, model.parameters())) optimizer = optim.SGD([ {'params': fc3_params, 'lr': 0.01}, {'params': other_params, 'lr': 0.001} ], momentum=0.9) ``` 在这个例子中，`fc3_params`和`other_params`分别代表fc3层和模型其余部分的参数。然后，我们创建了一个SGD优化器，其中包含两个参数组，每个组有自己的学习率。 教程还强调了模型训练过程中数据预处理、数据增强、模型初始化、微调（Fine-tune）、学习率调整策略、损失函数选择、优化器选择以及使用可视化工具（如tensorboardX）的重要性。这些环节对于构建和调试高效模型至关重要。通过理解并实践这些概念，开发者能够更有效地解决模型训练中的问题，提升模型性能。 本教程提供了PyTorch模型训练的全面视图，不仅讲解了基本原理，还给出了实用的代码示例，对于初学者和有一定经验的开发者来说，都是极好的学习资源。