每天五分钟深度学习PyTorch：不同的神经网络层设置不同的学习率

本文重点

我们前面学习了基本网络模型的搭建，获取网络模型的子结构，以及优化器optim，我们发现我们设置优化器的时候，是对整个模型设置的，也就是说整个模型的参数学习率是一样，本节课程我们学习如何给不同的网络层设置不同的学习率。主要还是通过优化器optim来实现的，本文学习第6步(优化器)

网络模型的搭建

import torch
from torch import nn
from torch import optim
class Net(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(Net,self).__init__()
 self.features=nn.Sequential(
 nn.Conv2d(3,6,5),
 nn.ReLU(True),
 nn.MaxPool2d(2,2),
 nn.Conv2d(6,16,5),
 nn.ReLU(),
 nn.MaxPool2d(2,2)
 )
 self.classifier=nn.Sequential(
 nn.Linear(16*5*5,120),
 nn.ReLU(),
 nn.Linear(120,84),
 nn.ReLU(),
 nn.Linear(84,10)
 )
 def forward(self,x):
 x=self.features(x)
 x=x.view(x.shape[0],-1)
 x=self.classifier(x)
 return x
 
net=Net()
optimizer=optim.SGD(params=