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本篇內容主要講解“PyTorch optimizer怎么使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“PyTorch optimizer怎么使用”吧!
優化器的作用是管理并更新參數組，請構建一個SGD優化器，通過add_param_group方法添加三組參數，三組參數的學習率分別為 0.01， 0.02， 0.03， momentum分別為0.9, 0.8, 0.7，構建好之后，并打印優化器中的param_groups屬性中的每一個元素的key和value（提示：param_groups是list，其每一個元素是一個字典）
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)
到此，相信大家對“PyTorch optimizer怎么使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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