classCosineWarmupScheduler(LRScheduler): def__init__(self,optimizer,warmup_epochs,total_epochs,min_lr=0.0,last_epoch=-1): self.warmup_epochs=warmup_epochs self.total_epochs=total_epochs self.min_lr=min_lr super(CosineWarmupScheduler,self).__init__(optimizer,last_epoch) defget_lr(self):...
根据定义的lambda表达式计算learning rate classLambdaLR(_LRScheduler):...defget_lr(self):return[base_lr*lmbda(self.last_epoch)forlmbda,base_lrinzip(self.lr_lambdas,self.base_lrs)] lr_sheduler.StepLR 每过step_size个step之后,learning_rate = learning_rate*gamma classStepLR(_LRScheduler):def_...
factor (float): The number we multiply learning rate until the milestone. Default: 1./3. total_iters (int): The number of steps that the scheduler decays the learning rate. last_epoch (int): The index of the last epoch. Default: -1. verbose (bool): If ``True``, prints a me...
(1)torch.optim.lr_scheduler.StepLR ( optimizer , step_size , gamma=0.1 , last_epoch=-1 ) 根据step_size间隔将学习率调整为lr*gamma,last_epoch指最后一个epoch的索引值,用于当训练时中断距续训练,-1指从头训练 (2)torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR (optimizer,milestones,gamma=0.1, last_epoch=...
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."""
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。 total_epochs:训练的总轮次,包括预热阶段和衰减阶段。
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。
# warmup后lr的倍率因子从1 -> 0# 参考deeplab_v2: Learning rate policyreturn(1- (current_epoch - warmup_epoch) / (max_epoch - warmup_epoch)) **0.9# (1-a/b)^0.9 b是当前这个epoch结束训练总共了多少次了(除去warmup),这个关系是指一个epcoch中scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,...
rom torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLRscheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay.6、PolynomialLR PolynomialLR通过对定义的步骤数使用多项式函数来降低学习率。from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLRscheduler = PolynomialLR(optimize...
scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first restart T_mult = 1, # A factor increases TiTi after a restart eta_min = 1e-4) # Minimum learning rate 这个计划调度于2017年[1]推出。虽然增加LR会导致模型发散但是这种有意的分歧使模型能够逃避局...