在对抗设置中为鉴别器和模型的其余部分分离优化器

Question

我有一个包含以下组件的模型。

1. 嵌入图层
2. 编码器
3. 发生器
4. 鉴别
5. 前馈神经网络

我想定义两个优化器。一个仅用于鉴别器，另一个用于其余鉴别器。我正在做以下事情。

optimizers = []
model_params = chain(model.embedding.parameters(), model.encoder.parameters(), 
                            model.generator.parameters(), model.ffnn.parameters())
optimizers.append(optim.Adam(model_params, args.lr))
optimizers.append(optim.Adam(model.discriminator.parameters(), args.lr))

还有更好的方法吗？例如，我可以区分model.parameters()和model.discriminator.parameters()吗？如果是，我该怎么做？

Answer 1

不，因为model.parameters（）返回一个生成器。如果你想像你想要的那样修改一个生成器，你还是要将它转换成一个列表。