pytorch学习率设置——optimizer.param_groups、对不同层设置学习率、动态调整学习率。

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系列文章目录

pytorch优化器——add_param_group()介绍及示例、Yolov7 优化器代码示例
pytorch学习率设置——optimizer.param_groups、对不同层设置学习率、动态调整学习率
PyTorch学习——关于tensor、Variable、nn.Parameter（）、叶子节点、非叶子节点、detach()函数、查看网络层参数
PyTorch model 返回函数总结——model.state_dict()，model.modules()，model.children()，model.parameters()
PyTorch模型参数初始化（weights_init）——torch.nn.init、加载预权重

前言

我的需求：我需要在yolov7中更改其中一层的学习率，但yolov7的学习率是随着eporch的变化动态变化的。

1、关于optimizer.param_groups

“param_groups” 是 Pytorch 中优化器 Optimizer 的一个属性，它是一个列表，其中的每个元素都是一个字典，表示优化的参数组。每个字典都包含了一组参数的各种信息，如当前的学习率、动量等。这个属性可以用来获取优化器中当前管理的参数组的信息，也可以用来修改优化器的参数设置。
param_groups中的一些参数介绍：
[‘param’,‘lr’,‘momentum’,‘dampening’,‘weight_decay’,‘nesterov’]
params（iterable）—待优化参数w、b 或者定义了参数组的dict
lr(float,可选)—学习率
momentum(float,可选，默认0）—动量因子
weight_decay(float，可选，默认0）—权重衰减
dampening (float, 可选) – 动量的抑制因子（默认：0）
nesterov (bool, 可选) – 使用Nesterov动量（默认：False）

2、设置学习率

查看优化器完整参数：

print(optimizer.state_dict()["param_groups"])

查看学习率：

print("Lr:{}".format(optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']))

以下是我测试的网络模型：

class resnet18(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(resnet18, self).__init__()
        self.block1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(1, 10, 5),
            torch.nn.MaxPool2d(2),
            torch.nn.ReLU(True),
            torch.nn.BatchNorm2d(10),
        )
        self.block2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(10, 20, 5),
            torch.nn.MaxPool2d(2),
            torch.nn.ReLU(True),
            torch.nn.BatchNorm2d(20),
        )
        self.fc = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Flatten(),
            torch.nn.Linear(320, 10)
        )
    def forward(self, x):
        x = self.block1(x)
        x = self.block2(x)
        x = self.fc(x)
        return x
    
model = resnet18()

设置优化器、学习率：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.5)

对网络的不同块设置学习率：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443785.html

optimizer = torch.optim.SGD([
        {
   "params":model.block1.parameters()},
        {
   "params":model.block2.parameters(),"lr":0.08},
        {
   "params":model.fc.parameters(),"lr":0.09},],
        lr=0.1, #默认参数
    )