参数 初始学习率(initial learning rate):开始训练时的学习率。 步长(step size):每隔多少个epoch降低一次学习率。 下降因子(gamma):每次降低学习率的比例,通常小于1。例如,gamma=0.1意味着每次学习率变为原来的10%。 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) # ...
lr=0.05)scheduler=StepLR(optimizer=optimizer,step_size=20,# 设定调整的间隔数gamma=0.5,# 系数last_epoch=-1)# 迭代训练lrs,epochs=[],[]forepochinrange
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) milestones为一个数组,如 [50,70]. gamma为倍数。如果learning rate开始为0.01 ,则当epoch为50时变为0.001,epoch 为70 时变为0.0001。 当last_epoch=-1,设定为初始lr。 参考博客:...
1.1 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。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。
definit(self, optimizer, last_epoch=-1):初始化参数,last_epoch为-1的时候,初始化'initial_lr'参数为optimizer的lr参数。同时设定last_epoch为0,为optimizer.step函数添加装饰器。 def step(self, epoch=None):LR更新,同时检查LRScheduler与optimizer的执行顺序。
函数衰减-LambdaLR 固定步长衰减-StepLR 多步长衰减-MultiStepLR 指数衰减-ExponentialLR 余弦退火衰减-CosineAnnealingLR 自定义学习率衰减 warm up 学习率的调整在训练的过程中很重要,通常情况下随着训练的进行,模型的参数值逐渐趋于收敛,学习率会越来越小。
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。
niter_decay + 1) return lr_l scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda_rule) elif opt.lr_policy == 'step': scheduler = lr_scheduler.StepLR( optimizer, step_size=opt.lr_decay_iters, gamma=0.5) elif opt.lr_policy == 'plateau': scheduler = lr_scheduler.ReduceLROn...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]