optimizer=torch.optim.Adam(params) 这种分组策略同样适用于其他PyTorch支持的优化器,PyTorch的优化器会自动识别并应用在参数分组中定义的不同学习率。这种设计使得实现层级学习率变得相对简单。 4、训练循环 实现了层级学习率后的训练循环保持不变。PyTorch会在后台自动处理不同参数组的学习率: # 定义损失函数 criterion...
optimizer=torch.optim.Adam(params) 这种分组策略同样适用于其他PyTorch支持的优化器,PyTorch的优化器会自动识别并应用在参数分组中定义的不同学习率。这种设计使得实现层级学习率变得相对简单。 4、训练循环 实现了层级学习率后的训练循环保持不变。PyTorch会在后台自动处理不同参数组的学习率: # 定义损失函数 criterion...