5.5 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR :三角函数周期T_max为20步循环更新到最低点eta_min optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-4)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=10,eta_min=1e-5) 5.6 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optim...
torch.optim.lr_sheduler.CosineAnneaingLR torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau pytorch 1.1.0版本之后,在创建了lr_scheduler对象之后,会自动执行第一次lr更新(可以理解为执行一次scheduler.step())。 因此在使用的时候,需要先调用optimizer.step(),再调用scheduler.step()。 如果创建了lr_scheduler对象之后,先...
ExponentialLR是指数型下降的学习率调节器,每一轮会将学习率乘以gamma,所以这里千万注意gamma不要设置的太小,不然几轮之后学习率就会降到0。 AI检测代码解析 lr_scheduler = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) # 按指数衰减调整学习率,调整公式:lr = lr*gamma**epoch 1. 2. 这是一个用于动态生...
SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。 鞍点就是:一个光滑函数的鞍点邻域的曲线,曲面,或超曲面,都位于这点的切线的不同边。例如这个二维图形,像个马鞍:在x-轴方向往上曲,在y-轴方向往下曲,鞍点就是...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 1. 为多个参数设置不同学习率时: AI检测代码解析 optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) ...
SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。 鞍点就是:一个光滑函数的鞍点邻域的曲线,曲面,或超曲面,都位于这点的切线的不同边。例如这个二维图形,像个马鞍:在x-轴方向往上曲,在y-轴方向往下曲,鞍点就是...
optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr =0.0001) # [var1, var2] 可理解为优化的变量 lr =0.0001为梯度下降的学习率,其它未设置表示默认 三、模块自由设计参数 深度理解:若你构建了网络模型model,若你想给不同模块设置不同学习率,将可以采取以下方法: ...
mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))33#使用adam下降法34train_step =tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)35#初始化变量36init =tf.global_variables_initializer()37#结果存储在一个布尔型列表中38correct_predition = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(, lr=0.01) ``` 这里,model.parameters(返回了模型中所有需要被优化的参数,lr是学习率,代表每次更新参数时的步长大小。 定义好optimizer后,我们就可以在每一轮训练时使用它来更新模型的参数了。通常的做法是,在每次训练迭代时,计算损失函数关于参数的梯度,然后使用optimizer来...
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 定义多步骤调度器 scheduler = MultiStepLR(...