[人工智能]BERT下接连接层进行学习时分层设置学习率

对于已经声明好的模型 model ,获取其每层信息的方法：

首先获取模型每层信息的的方法如下：

for n,p in model.named_parameters() # n是每层的名称，p是每层的参数

可以 print 出来看一看
在笔者使用的模型中，Bert作为embedding层存在，其名称为‘embedding.xxxxx’

对于embedding层，我是用已设置好的learning_rate = 3e-5

那么接下来分组如下：

optimizer_grouped_parameters = [\
{'params': [p for n, p in model.named_parameters() if 'embedding' in n},\
{'params': [p for n, p in model.named_parameters() if 'embedding' not in n}], 'lr': 2e-3}]

随后构建优化器：

optimizer = torch.optim.Adam(optimizer_grouped_parameters, lr=learning_rate) 
# embedding层使用learning_rate作为学习率，其他层用optimizer_grouped_parameters里设置好的lr学习率

参考链接：

Pytorch 常用操作汇总 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/345975527bert原码解析(embedding) - 简书 (jianshu.com)https://www.jianshu.com/p/6cbf33d613c9