'''scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=8, T_mult=1) case'cosineTimm': steps_per_epoch =1scheduler = timm_scheduler.CosineLRScheduler(optimizer=optimizer, t_initial=max_epoch, lr_min=4.5e-6, warmup_t=1, warmup_lr_init=4.5e-6) case'cosineTorchLambda': warmup_epoch ...
8、CosineAnnealingWarmRestartsLR CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如，每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestartsscheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first ...
cosine_annealing_warmup Package can be installed with pip 4年前 src modified args 4年前 .gitignore modified args 4年前 LICENSE Create LICENSE 2年前 README.md Merge remote-tracking branch 'origin/master' into master 4年前 requirements.txt ...
7. **OneCycleLR**:根据1Cycle策略调整学习率,该策略在训练过程中先增加后减少学习率,有助于模型快速收敛。 8. **CosineAnnealingWarmRestarts**:与`CosineAnnealingLR`类似,但是会在学习率降到最低后重新开始新的周期,有助于模型跳出局部最优。 这些调度器可以根据训练过程中的不同需求和模型表现来选择使用。例...
2.2.7 CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1, verbose=False) 在SGDR(Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts)中提出: T_0: 第一次启动时的迭代数 T_mult: 启动后,改变周期 T 的因子 eta_min: 学习率下限 optimizer = create_optimizer() scheduler...
CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如,每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。 from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestarts scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first restart ...
CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如,每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。 from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestarts scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first restart ...
9 CosineAnnealingWarmRestarts 10 ReduceLROnPlateau 11 CyclicLR 12 OneCycleLR 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 ...
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max = 32, # Maximum number ofiterations. eta_min = 1e-4) # Minimum learning rate. 两位Kaggle大赛大师Philipp Singer和Yauhen Babakhin建议使用余弦衰减作为深度迁移学习[2]的学习率调度器。 8、CosineAnnealingWarmRestartsLR ...
To adapt to this condition, this repository provides a cosine annealing with warmup scheduler adapted from katsura-jp . The original repo overwrites this condition and sets the same learning rate. Arguments optimizer (Optimizer): Wrapped optimizer. first_cycle_steps (int): First cycle step size....