在PyTorch深度学习实践中，通过optimizer.param_groups可以灵活设定各层学习率。创建如Adam的optimizer对象后，可以修改param_groups内元素的'lr'键值来调整学习率。例如，要将模型的第三、四层学习率降低，可以针对性地修改相应参数组的'lr'。这种精细化控制有助于优化模型训练效果。
PyTorch设置指定层的学习率
在使用深度学习进行模型训练时，合理地设置学习率是非常重要的，这可以大幅提高模型的训练速度和精度。PyTorch是一种十分流行的深度学习框架，本文将介绍如何在PyTorch中指定层的学习率。
在PyTorch中，可以通过optimizer对象的param_groups参数来指定各个层的学习率。首先，我们需要定义一个optimizer对象，例如Adam：
import torch.optim as optim
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters()
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