pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子

下面是 PyTorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子的完整攻略：

1. 定义模型和优化器

在定义模型时，需要注意将不同的模型层分别定义在不同的变量中以便之后使用。

在定义优化器时，可以使用 nn.Parameter 函数将模型中的需要优化的参数设置为可训练。另外，为了区分不同层级的参数（如不同的层级可能需要不同的学习速率），可以使用 nn.ModuleList() 将模型按层级进行分组。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
        self.layer2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, X):
        X = self.layer1(X)
        X = self.layer2(X)
        return X

# 定义优化器
model = Model()

# 分别获取不同层级的参数
params1 = list(model.layer1.parameters())
params2 = list(model.layer2.parameters())

# 将不同层级的参数设置为可训练，并将它们放在 nn.ModuleList() 中
param_list = nn.ModuleList()
param_list.append(nn.Parameter(params1[0], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params1[1], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params2[0], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params2[1], requires_grad=True))

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(param_list, lr=0.001)

1. 进行模型训练

在训练过程中，需要将输入张量 X 和目标张量 y 反复放入模型中进行前向传播（model(X)），并且将得到的输出张量和真实标签 y 进行损失函数的计算（这里以交叉熵损失函数为例）。

接下来需要将模型中的梯度进行清空（optimizer.zero_grad()），再进行反向传播（loss.backward()），最后根据设置的学习速率进行一次优化（optimizer.step()）。

示例代码如下：

# 训练模型
for i in range(1000):
    X = torch.randn(10).unsqueeze(0)
    y = torch.tensor([0, 1]).unsqueeze(0)

    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if i % 100 == 0:
        print(f"Epoch {i}: loss = {loss.item():.4f}")

1. 示例说明

(1) 一个新的模型结构

现在有一个新的模型结构，包括输入层（大小为 10）、一个隐层（大小为 5）和一个输出层（大小为 2）。需要将隐层和输出层的参数分别设置为可训练，并分别用不同的学习速率进行优化。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
        self.layer2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, X):
        X = self.layer1(X)
        X = self.layer2(X)
        return X

# 定义优化器
model = Model()

# 分别获取不同层级的参数
params1 = list(model.layer1.parameters())
params2 = list(model.layer2.parameters())

# 将不同层级的参数设置为可训练，并设置不同的学习速率
param_list = []
param_list.append({'params': [nn.Parameter(params1[0], requires_grad=True)], 'lr': 0.001})
param_list.append({'params': [nn.Parameter(params1[1], requires_grad=True)], 'lr': 0.001})
param_list.append({'params': [nn.Parameter(params2[0], requires_grad=True)], 'lr': 0.0001})
param_list.append({'params': [nn.Parameter(params2[1], requires_grad=True)], 'lr': 0.0001})

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(param_list)

(2) 梯度累积

在训练过程中，可能由于显存不足等各种原因导致 batch size 过小，从而使得每个 batch 的梯度下降效果非常有限。这时可以采用梯度累积的方法，将多个 batch 的梯度下降结果累加后再进行一次更新，从而加速收敛。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
        self.layer2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, X):
        X = self.layer1(X)
        X = self.layer2(X)
        return X

# 定义优化器
model = Model()

# 分别获取不同层级的参数
params1 = list(model.layer1.parameters())
params2 = list(model.layer2.parameters())

# 将不同层级的参数设置为可训练
param_list = nn.ModuleList()
param_list.append(nn.Parameter(params1[0], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params1[1], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params2[0], requires_grad=True))
param_list.append(nn.Parameter(params2[1], requires_grad=True))

# 定义优化器并设置梯度累积
accumulation_steps = 4
optimizer = torch.optim.Adam(param_list, lr=0.001)
for group in optimizer.param_groups:
    group['accumulation_steps'] = accumulation_steps

# 训练模型
for i in range(1000):
    X = torch.randn(10).unsqueeze(0)
    y = torch.tensor([0, 1]).unsqueeze(0)

    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, y)

    # 梯度累积
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        loss.backward()
        optimizer.step()

    if i % 100 == 0:
        print(f"Epoch {i}: loss = {loss.item():.4f}")

以上就是关于 PyTorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子的完整攻略，示例代码展示了如何不同情况下使用这个方法的实现。