importtorch.optimasoptim# 将模型分配到多个GPU上model=SimpleCNN().cuda()# 设置初始学习率initial_lr=0.001optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=initial_lr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 5. 训练循环(带WARMUP) defadjust_learning_rate(optimizer,epoch,warmup_epochs,initial_lr):"""动态调整...
从图中可以看出,epoch小于10时,学习率不变;≥10之后,学习率指数下减。 2 MultiplicativeLR 每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时,将初始lr设置为lr。 公式: l r_{\text {epoch }}=l r_{epoch-1} * L a m b d a(\text { epoch }) \\ """ 设置学习率为上一次的学...
预热阶段:在前warmup_epochs轮中,学习率从0线性增加到初始学习率。 余弦衰减阶段:预热结束后,学习率按余弦函数从初始值衰减到最小值。 以下是get_lr()方法的实现: importmath classCosineWarmupScheduler(LRScheduler): def__init__(self,optimizer,warmup_epochs,total_epochs,min_lr=0.0,last_epoch=-1): se...
预热阶段:在前warmup_epochs轮中,学习率从0线性增加到初始学习率。 余弦衰减阶段:预热结束后,学习率按余弦函数从初始值衰减到最小值。 以下是get_lr()方法的实现: import math class CosineWarmupScheduler(LRScheduler): def __init__(self, optimizer, warmup_epochs, total_epochs, min_lr=0.0, last_epoc...
13 warm up 14 ChainedScheduler 15 SequentialLR 1 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。 公式: 函数: 代码语言:javascript 复制 """ 将每个参数组的学习率设置为初始 lr 乘以给定函数.当 last_epoch=-1时,设置 lr 为 初始 lr."""
self.min_lr=min_lr # 学习率下限 super(CosineWarmupScheduler, self).__init__(optimizer, last_epoch) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参数说明: optimizer:PyTorch优化器实例,其学习率将被调整。 warmup_epochs:预热阶段的轮次数,在此期间学习率线性增加。
:return 根据step数返回一个学习率倍率因子 注意在训练开始之前,pytorch似乎会提前调用一次lr_scheduler.step()方法 """ifcurrent_epoch <= warmup_epoch: alpha =float(current_epoch) / (warmup_epoch)# warmup过程中lr倍率因子大小从warmup_factor -> 1returnwarmup_factor * (1- alpha) + alpha# 对于...
super(CosineWarmupScheduler, self).__init__(optimizer, last_epoch) 参数说明: optimizer:PyTorch优化器实例,其学习率将被调整。 warmup_epochs:预热阶段的轮次数,在此期间学习率线性增加。 total_epochs:训练的总轮次,包括预热阶段和衰减阶段。 min_lr:学习率的下限,衰减阶段的最终学习率不会低于此值。
由于有warmup_steps存在，lr先慢慢增加，超过warmup_steps时，lr再慢慢减⼩。在实际中，由于训练刚开始时，训练数据计算出的grad可能与期望⽅向相反，所以此时采⽤较⼩的lr，随着迭代次数增加，lr 线性增⼤，增长率为1/warmup_steps；迭代次数等于warmup_steps时，学习率为初始设定的学习率；迭代次数超过...
学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30