pytorch 指定层学习率

2020-01-12 11:36:51 阅读：363 来源： 互联网

标签：parameters list 指定学习 pytorch params model id prelu

model = Net()
conv_params = list(map(id,model.conv1.parameters()))   #提出前两个卷积层存放参数的地址
conv_params += list(map(id,model.conv2.parameters()))
prelu_params = []
for m in model.modules():    #找到Prelu的参数
    if isinstance(m, nn.PReLU):
        prelu_params += m.parameters()
 
#假象网络比我写的很大，还有一部分参数，这部分参数使用另一个学习率
rest_params = filter(lambda x:id(x) not in conv_params+list(map(id,prelu_params)),model.parameters())  #提出剩下的参数
print(list(rest_params))
'''
>> []   #是空的，因为我举的例子没其他参数了
'''
import torch.optim as optim
 
optimizer = optim.Adam([{'params':model.conv1.parameters(),'lr':0.2},
                        {'params':model.conv2.parameters(),'lr':0.2},
                        {'params':prelu_params,'lr':0.02},
                        {'params':rest_params,'lr':0.3}
                        ])

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来源： https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/103943822

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