ChainedScheduler和SequentialLR类似,也是按照顺序调用多个串联起来的学习率调整策略,不同的是ChainedScheduler里面的学习率变化是连续的。 scheduler=lr_scheduler.ChainedScheduler([lr_scheduler.LinearLR(optimizer,start_factor=1,end_factor=0.5,total_iters=10),lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)]) 11...
关于学习率---linearLR 1. lr_scheduler综述torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。学习率的调整应该放在optimizer更新之后,下面是一个参考:from torch.optim.lr_scheduler import Linea...
scheduler,total_step):'''get lr values'''lrs=[]forstepinrange(total_step):lr_current=optim.param_groups[0]['lr']lrs.append(lr_current)ifschedulerisnotNone:scheduler.step()returnlrs# globalmodel=torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(3,4,3))initial_lr=1.total_step=200...
LinearLR是线性学习率,给定起始factor和最终的factor,LinearLR会在中间阶段做线性插值。 比如学习率为0.1,起始factor为1,最终的factor为0.2,那么第0次迭代,学习率将为0.1,最终轮学习率为0.02。 lr_scheduler = lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1, end_factor=0.2, total_iters=80) 训练100轮,但to...
确保你的PyTorch版本支持 LinearLR。如果不支持,你需要升级PyTorch到最新版本,或者使用一个支持该功能的旧版本。 如果版本没有问题,检查你的导入语句是否正确。正确的导入方式应该类似于: python from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR 如果官方确实没有提供LinearLR,考虑是否有其他方式实现类似功能或查找是否有...
ChainedScheduler与SequentialLR相似，但允许连续调整学习率，提供更平滑的调整过程。12. **ConstantLR ConstantLR在固定迭代次数内保持学习率不变，之后恢复初始设置，适用于某些特定训练阶段。13. **ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau策略通过监控验证集性能调整学习率，依据loss或accuracy变化，通过factor参数...
LinearLR：线性增长学习率，从start_factor到end_factor。MultiplicativeLR：根据lr_lambda的函数调整前一步的lr，与LambdaLR不同。SequentialLR：多个调度器按顺序应用，milestones定义分界点，初始lr可能因OneCycleLR而改变。CosineAnnealingWarmRestarts：在每个退火周期内，学习率按余弦规律衰减。ChainedScheduler...
LinearLR -类似于ConstantLR -在训练开始时通过乘法因子降低了学习率。但是它会在一定数量的训练步骤中线性地改变学习率，直到它达到最初设定的学习率。from torch.optim.lr_scheduler import LinearLRscheduler = LinearLR(optimizer, start_factor = 0.5, # The number we multiply learning rate in the...
TRAIN.LR_SCHEDULER.GAMMA, warmup_lr_init=config.TRAIN.WARMUP_LR, warmup_t=warmup_steps, t_in_epochs=False, ) return lr_scheduler class LinearLRScheduler(Scheduler): def __init__(self, optimizer: torch.optim.Optimizer, t_initial: int, lr_min_rate: float, warmup_t=0...
scheduler=lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) 4. LinearLR LinearLR是线性学习率,给定起始factor和最终的factor,LinearLR会在中间阶段做线性插值,比如学习率为0.1,起始factor为1,最终的factor为0.1,那么第0次迭代,学习率将为0.1,最终轮学习率为0.01。下面设置的总轮数total_iters为80,所以超过80时,...