pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式

在目标检测的模型训练中， 我们通常都会有一个特征提取网络backbone， 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16。

为了达到比较好的训练效果， 往往会加载预训练的backbone模型参数， 然后在此基础上训练检测网络， 并对backbone进行微调， 这时候就需要为backbone设置一个较小的lr。

class net(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(net, self).__init__()
    # backbone
    self.backbone = ...
    # detect
    self....

在设置optimizer时， 只需要参数分为两个部分， 并分别给定不同的学习率lr。

base_params = list(map(id, net.backbone.parameters()))
logits_params = filter(lambda p: id(p) not in base_params, net.parameters())
params = [
  {"params": logits_params, "lr": config.lr},
  {"params": net.backbone.parameters(), "lr": config.backbone_lr},
]
optimizer = torch.optim.SGD(params, momentum=config.momentum, weight_decay=config.weight_decay)
 

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