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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