初始化学习率"""optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)"""设置lr策略"""lr_lambda=lambda epoch:1.0ifepoch<10elsenp.math.exp(0.1*(10-epoch))scheduler=LambdaLR(optimizer=optimizer,lr_lambda=lr_lambda)lr_history=scheduler_lr(optimizer,scheduler)...
步骤5:创建训练循环并调用LambdaLR函数调整学习率 现在,我们需要创建一个训练循环,并在每个epoch中调用LambdaLR函数来调整学习率。 num_epochs=10forepochinrange(num_epochs):# 训练模型optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()# 调整学习率scheduler...
这里的lr_lambda表示function或者list。我们看代码 但这个过程怎么实现的呢?我们依然debug看过程,依然是调用get_lr()函数,但是我们这里看看这里面到底是怎么实现自定义的: 我们再这里再次stepinto,就会发现跳到了我们自定义的两个更新策略上来: 好了,六种学习率调整策略整理完毕,下面小结一下: 1.有序调整:Step,Mult...
如果内置的学习率调度器不能满足需求，我们可以使用lambda函数定义一个调度器。lambda函数是一个返回基于epoch值的乘法因子的函数。LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到初始LR来调整学习速率。lr_epoch[t] = lr_initial * lambda(epoch)MultiplicativeLR通过将lambda函数的乘法因子应用到前一个epoch的LR来调整学习速...
(6)LambdaLR 功能:自定义调整策略 主要参数: lr_lambda:function or list 代码: # --- 6 lambda ---lr_init = 0.1weights_1 = torch.randn((6, 3, 5, 5))weights_2 = torch.ones((5, 5))optimizer = optim.SGD([{'params': [weights_1]},{'params': [weights_2]}], lr=lr_init)lambd...
1.LambdaLR CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 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,将初始lr设置为lr。 参数: optimizer(Optimizer) – 封装好的优化器 lr_lambda(functionorlist) –当是一个函数时,需要给其一个整数参数,使其计...
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max = 32, # Maximum number of iterations. 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 ...
LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到初始LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] = lr_initial * lambda(epoch) MultiplicativeLR通过将lambda函数的乘法因子应用到前一个epoch的LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] = lr_epoch[t-1] * lambda(epoch) 这些学习率调度器也有点难以可视化,因为它们高度依赖于已定义的la...
4、LambdaLR:自定义调整策略 5、ReduceLROnPlateau:自适应调整策略 三、参考资料 一、优化算法 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 导数:函数在指定坐标轴上的变化率 方向导数:指定方向上的变化率 梯度:一个向量,方向为方向导数 取得最大值的方向 ...
LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到初始LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] =lr_initial*lambda(epoch) MultiplicativeLR通过将lambda函数的乘法因子应用到前一个epoch的LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] = lr_epoch[t-1] * lambda(epoch) 这些学习率调度器也有点难以可视化,因为它们高度依赖于已定义的lambda...