def get_lr(self): if not self._get_lr_called_within_step: warnings.warn("To get the last learning rate computed by the scheduler, " "please use `get_last_lr()`.", UserWarning) if self.last_epoch == 0: return [g
看扩散模型中的Noise Scheduler - 知乎 (zhihu.com)这篇文章中的这一段可以理解, noise_schedule可以理解为 αt ,这个是训练前固定好的参数,它的值原本在DDPM中是linear的,到了iddpm中提出了cosine的方式。 提出的动机 启发来自于图4,在linear调度下减小20%(即0.2)的步长相比于减少10%也没有太大影响。 而co...
CosineAnnealingLR是一种学习率scheduler决策 概述 其pytorch的CosineAnnealingLR的使用是 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1, verbose=False) 由上可以看出其主要参数为 optimizer:为了修改其中的参数学习率,提供初始学习率 ...
CosineAnnealingLR 代码解析与公式推导 微信公众号:咚咚学AI CosineAnnealingLR是一种学习率scheduler决策 概述 其pytorch的CosineAnnealingLR的使用是 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=- 1, verbose=False) 由上可以看出其主要参数为 optimizer:为了修改其中的参数...
parameters=generate_model(opt)# 定义优化器ifopt.nesterov:dampening=0else:dampening=0.9optimizer=opt.SGD(parameters,lr=0.1,momentum=0.9,dampening=dampending,weight_decay=1e-3,nesterov=opt.nesterov)# 定义热重启学习率策略scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer,T_0=10,T_mult=2,eta_...