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...
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)...
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函...
调整方式:lr = lr * gamma ** epoch 代码: # --- 3 Exponential LR ---gamma = 0.95scheduler_lr = optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=gamma)lr_list, epoch_list = list(), list()for epoch in range(max_epoch):lr_list.append(scheduler_lr.get_lr())epoch_list.append(epoch)...
1、StepLR:均匀分步策略 2、MultiStepLR:不均匀分步策略 3、ExponentialLR:指数变换策略 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 ...
scheduler = StepLR(optimizer, step_size = 4, # Period of learning rate decay gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。
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...
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...
6.自定义学习率调整 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) for epoch in range(100): scheduler.step() train() lr_lambda为函数,学习率=初始学习率*lr_lambda(last_epoch) ...
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...