PyTorchoptimizer怎么使用

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优化器的作用是管理并更新参数组,请构建一个SGD优化器,通过add_param_group方法添加三组参数,三组参数的学习率分别为 0.01, 0.02, 0.03, momentum分别为0.9, 0.8, 0.7,构建好之后,并打印优化器中的param_groups属性中的每一个元素的key和value(提示:param_groups是list,其每一个元素是一个字典)

控制 lr 的 optimizer

import torch
import torch.optim as optim


torch.manual_seed(1234)


w1 = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)
w2 = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)
w3 = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)
w1.grad = torch.ones((2, 2))
print(w1.grad, w2.grad, w3.grad)

optimizer = optim.SGD([w1], lr=1, momentum=0.9)
optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 2, 'momentum': 0.8})
optimizer.add_param_group({"params": w3, 'lr': 3, 'momentum': 0.7})

print("optimizer.param_groups is\n{}".format(optimizer.param_groups))

optimizer.step()
print(w1, w2, w3)

PyTorch optimizer怎么使用

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网页题目:PyTorchoptimizer怎么使用
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