PyTorch：オプティマイザーの学習率を任意の瞬間に変更する方法（LRスケジュールなし）
PyTorchでは、トレーニングの途中でオプティマイザーの学習率を動的に変更することはできますか（事前に学習率のスケジュールを定義したくありません）？
だから、オプティマイザーを持っているとしましょう：
_optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
_トレーニング中に実行するいくつかのテストにより、学習率が高すぎることに気づいたので、_0.001_と言うように変更したいと思います。メソッドoptim.set_lr(0.001)はないようですが、これを行う方法はありますか？
したがって、学習率はoptim.param_groups[i]['lr']。 optim.param_groupsは、異なる学習率を持つことができる異なる重みグループのリストです。したがって、単に次のことを行います。
for g in optim.param_groups:
g['lr'] = 0.001
トリックを行います。