Pytorch中adam优化器的参数问题
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Pytorch中adam优化器的参数问题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
之前用的adam优化器一直是这样的：
alpha_optim = torch.optim.Adam(model.alphas(), config.alpha_lr, betas=(0.5, 0.999),
weight_decay=config.alpha_weight_decay)
没有细想内部参数的问题，但是最近的工作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新，其余部分不更新，由于weight_decay参数的存在，会让model.alphas都有所变化，所以想要真正部分参数
参与更新，则要关掉weight_decay
以上是关于Pytorch中adam优化器的参数问题的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
在 ADAM 优化器的 CNTK 实现中，参数 alpha、beta1、beta2 和 epsilon 如何与学习率和动量相关
Pytorch优化器全总结AdadeltaRMSpropAdamAdamaxAdamWNAdamSparseAdam（重置版）