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...
初始值为lr*start_factor,在0-total_iters内线性增长到lr*end_factor,后面就保持该值不变。 def plot_linearlr(): plt.clf() optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=initial_lr) scheduler = lr_scheduler.LinearLR( optim, start_factor=0.5, total_iters=30, end_factor=0.8) lrs = get_...
10.ChainedScheduler 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,...
10.ChainedScheduler 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,...
对于 LinearLR,正确的导入方式应该是: python from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR 如果你的 PyTorch 版本不支持 LinearLR,但你需要实现类似的功能,你可以考虑使用其他学习率调度器,如 StepLR 或MultiStepLR,或者手动调整学习率。 解决方案: 如果你的 PyTorch 版本低于 1.10.0,你可以通过以下命令升级...
我正在尝试使用Pytorch训练自己的目标检测模型。但是我一直遇到这个错误。我尝试更改torch版本,但这没有帮助。我的包版本为:torchvision-0.11.1和torch-1.10.0--...AttributeError: module 'torch.optim.lr_scheduler' has no attribute 'LinearLR'
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) ...
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...
NAME == 'linear': lr_scheduler = LinearLRScheduler( optimizer, t_initial=num_steps, lr_min_rate=0.01, warmup_lr_init=config.TRAIN.WARMUP_LR, warmup_t=warmup_steps, t_in_epochs=False, ) elif config.TRAIN.LR_SCHEDULER.NAME == 'step': lr_scheduler = StepLRScheduler(...
在PyTorch中,torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler是所有学习率调度器的基类。学习率调度器用于在训练过程中动态调整优化器的学习率,以改善模型的训练效果。 3.1. StepLR 逐步衰减学习率 StepLR(Step Learning Rate)是一种用于调节神经网络训练过程中学习率的策略。通过在训练过程中逐步降低学习率,StepLR有助于提高...