torch.optim的灵活使用

1. 基本用法：

注：如果要把model放在GPU中，需要在构建一个Optimizer之前就执行model.cuda()，确保优化器里面的参数也是在GPU中。
例子：

2. 灵活的设置各层的学习率

注：这个时候，可以在optimizer设置选项作为关键字参数传递，这时它们将被认为是默认值(当字典里面没有这个关键字参数key-value对时，就使用这个默认的参数)
This is useful when you only want to vary a single option, while keeping all others consistent between parameter groups.

例子：

上面创建的optim.SGD类型的Optimizer，lr默认值为1e-1，momentum默认值为0.9。features12的参数学习率为1e-2。

灵活更改各层的学习率

torch.optim.optimizer.Optimizer的初始化函数如下：

params (iterable): iterable of parameters to optimize or dicts defining parameter groups （params可以是可迭代的参数，或者一个定义参数组的字典，如上所示，字典的键值包括：params，lr，momentum，dampening，weight_decay，nesterov）
想要改变各层的学习率，可以访问optimizer的param_groups属性。

因此，想要更改某层参数的学习率，可以访问optimizer.param_groups，指定某个索引更改’lr’参数就可以。

重写torch.optim，加上L1正则

查看torch.optim.SGD等Optimizer的源码，发现没有L1正则的选项，而L1正则更容易得到稀疏解。
这个时候，可以更改文件，模拟L2正则化的操作。
L1正则化求导如下：

更改后的sgd.py如下：

一个使用的例子：