PyTorch optimizer怎么使用

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优化器的作用是管理并更新参数组，请构建一个SGD优化器，通过add_param_group方法添加三组参数，三组参数的学习率分别为 0.01， 0.02， 0.03， momentum分别为0.9, 0.8, 0.7，构建好之后，并打印优化器中的param_groups属性中的每一个元素的key和value（提示：param_groups是list，其每一个元素是一个字典）

控制 lr 的 optimizer

import torchimport torch.optim as optimtorch.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)

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