torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max,eta_min=0,last_epoch=-1,verbose=False) cosine形式的退火学习率变化机制,顾名思义,学习率变化曲线是cos形式的,定义一个正弦曲线需要四个参数,周期、最大最小值、相位。其中周期=2*T_max,eta_min是最小的学习率,最大的学习率有两种情况,当optimi...
这里相对负责一些,公式如下,其中T_0是第一个周期,会从optimizer中的学习率下降至eta_min,之后的每个周期变成了前一周期乘以T_mult。 etat=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTiπ))etat=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTiπ)) scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_...
输出结果过长不再展示,下面展示lr的变化图: 可以看到lr的变化类似于cos函数的变化图。 4.6 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 4.7 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 4.8 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts 5 lr_scheduler调整策略:根据训练中某些测量值 不依赖epoch更新lr的只有torch.optim.lr...
×(1+cos(T_maxepochπ)) 其中 n e w _ l r new\_lr new_lr是得到的新的学习率, i n i t i a l _ l r initial\_lr initial_lr是初始的学习率, e t a _ m i n eta\_min eta_min是参数eta_min表示最小学习率, T _ m a x T\_max T_max是参数T_max表示cos的周期的1/4...
etat=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTiπ))etat=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTiπ)) scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=20, T_mult=2, eta_min=0.01) 8. LambdaLR LambdaLR其实没有固定的学习率曲线,名字中的lambda指的是可以将学习率自定义为一个...
CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 1. 将每个参数组的学习率设置为给定函数的初始值,当last_epoch=-1时,设置初始的lr作为lr; 参数: optimizer:封装好的优化器 lr_lambda(functionorlist):一个计算每个epoch的学习率的函数或者一个list; ...
torch.optim.swa_utils.SWALR(optimizer,anneal_strategy=”linear/cos”,anneal_epoch=5,swa_lr=0.05) 指在每个参数组内的5个epoch将学习率从初始值退火到0.05 4:训练结束时在给定的数据加载器上计算SWA模型的BN统计信息: Torch.optim.swa_utils.update_bn(loader,swa_model) ...
LR_POLICY == 'cos': scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=args.epochs) elif cfg.SIAMRPN.TRAIN.LR_POLICY == 'Reduce': scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=5) elif cfg.SIAMRPN.TRAIN.LR_POLICY == 'log': scheduler = np.logspace(math.log10(cfg.SIAMRPN.TRAIN.LR), ...
super(CyclicCosAnnealingLR, self).__init__(optimizer, last_epoch) def get_lr(self): if self.last_epoch >= self.milestones[-1]: return [self.eta_min for base_lr in self.base_lrs] idx = bisect_right(self.milestones, self.last_epoch) left_barrier = 0 if idx == 0 ...
lr_scheduler == 'cos': scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=config.epochs, eta_min=config.min_lr) elif config.lr_scheduler == 'multistep': if config.steps is None: return None if isinstance(config.steps, int): config.steps = [config.steps] scheduler = lr_...