1)optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 模拟训练过程forepochinrange(5):# 打印当前学习率current_lr=scheduler.get_lr()# 假设使用了学习率调度器print(f"Epoch{epoch+1}, Current Learning Rate:{current_lr}")# 模拟损失计算和梯度更新loss=model(torch.randn(10)).sum()optimizer....
targets)# 计算损失# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()# 更新模型参数# 获取并打印当前学习率current_lr=get_learning_rate(optimizer)print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss:{loss.item()}, Learning Rate
current_lr = scheduler.get_last_lr()[0] print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Learning Rate: {current_lr:.6f}") 在这个示例中,我们执行以下关键步骤: 定义模型和优化器。 使用之前实现的CosineWarmupScheduler初始化学习率调度器。 在每个训练epoch中: 执行标准的前向传播、损失计算和反向传播步骤。
AI代码解释 classCustomMultiplicativeLR(CustomLambdaLR):def__init__(self,optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1):super(CustomMultiplicativeLR,self).__init__(optimizer,lr_lambda,last_epoch)defget_lr(self):ifself.last_epoch>0:return[group['lr']*lmbda(self.last_epoch)forlmbda,groupinzip(self.lr_...
step_size (int): Period of learning rate decay. gamma (float): Multiplicative factor of learning rate decay. last_epoch (int): The index of last epoch. Default: -1. verbose (bool): If ``True``, prints a message to stdout for each update.Default: ``False``. """ torch.optim...
# Loss and optimizercriterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Train the modeltotal_step = len(train_loader)for epoch in range(num_epochs):for i ,(images, labels) in enumerate(train_loader):images ...
# learning rate self.num_critic_update_iteration = 0 self.num_actor_update_iteration = 0 self.num_training = 0 def select_action(self, state): """ takes the current state as input and returns an action to take in that state.
('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR', help='learning rate (default: 1.0)') parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M', help='Learning rate step gamma (default: 0.7)') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, ...
权重衰减(weight decay)与学习率衰减(learning rate decay): https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 定义训练和验证函数# PyTorch 不像 Keras 那样调用 fit 就可以了,大多都需要自己实现,为了复用性,这里用函数实现了简单的训练和测试函数 ...
通过搭建本地的k8s GPU环境,可以方便的进行AI相关的开发和测试,也能充分利用闲置的笔记本GPU性能。利用kueue、karmada、kuberay和ray等框架,让GPU等异构算力调度在云原生成为可能。 概述 Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台,使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用...