Pytorch中缺少优化器参数

我有两个网络使用不同的学习率共享一个优化器。简单代码如下所示：

optim = torch.optim.Adam([
{'params': A.parameters(), 'lr': args.A},
{'params': B.parameters(), 'lr': args.B}])

是这样吗？我这样问是因为当我在优化器中检查参数时（使用下面的代码），我只找到了2个参数

for p in optim.param_groups:
outputs = ''
for k, v in p.items():
    if k is 'params':
        outputs += (k + ': ' + str(v[0].shape).ljust(30) + ' ')
    else:
        outputs += (k + ': ' + str(v).ljust(10) + ' ')
print(outputs)

仅打印两个参数：

params: torch.Size([16, 1, 80])        lr: 1e-05      betas: (0.9, 0.999) eps: 1e-08      weight_decay: 0          amsgrad: False

params: torch.Size([30, 10])           lr: 1e-05      betas: (0.9, 0.999) eps: 1e-08      weight_decay: 0          amsgrad: False

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实际上，2个网络有100多个参数。我以为所有参数都会打印出来。为什么会这样？谢谢大家!

只打印每个参数组的第一个张量：

如果k是'params'：
输出+=（k+）：'+str（v[0].shape）.ljust（30）+'.#只打印v[0]！

尝试打印所有参数：

如果k是'params'：
输出+=（k+'：'）
对于v中的vp：
输出+=（str（vp.shape）.ljust（30）+''）

您所说的“超过100个参数”是什么意思？尺寸为100？可培训层的数量？你能给出网络的定义吗？@Shai，“超过100个参数”意味着超过100个可训练变量（参数）。网络的定义是几个普通的二维层。我以为所有这些可培训参数都会打印出来。然而，只有两个是打印的。