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. 嵌入层
2. 编码器
3. 发电机
4. 鉴别器
5. 前馈神经网络

我想定义两个优化器。一个仅用于鉴别器，一个用于其余部分。我正在执行以下操作。

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))

有没有更好的方法来做同样的事情？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。如果您想按照自己的意愿修改生成器，则无论如何都必须将其转换为列表。