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_...
5. 训练循环(带WARMUP) defadjust_learning_rate(optimizer,epoch,warmup_epochs,initial_lr):"""动态调整学习率"""ifepoch<warmup_epochs:lr=initial_lr*(epoch+1)/warmup_epochsforparam_groupinoptimizer.param_groups:param_group['lr']=lr# 训练过程num_epochs=5warmup_epochs=3forepochinrange(num_epo...
13 warm up 14 ChainedScheduler 15 SequentialLR Pytorch实现15种常用学习率调整策略(自定义学习率衰减)mp.weixin.qq.com/s/3KUkz73he4IOBtQg7tjqLw 1 函数衰减 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。 公式: lrepoch =lrinitial∗Lambda(epoch) """ 将每个参数组的学习率设置为初始 lr...
alpha =float(current_epoch) / (warmup_epoch)# warmup过程中lr倍率因子大小从warmup_factor -> 1returnwarmup_factor * (1- alpha) + alpha# 对于alpha的一个线性变换,alpha是关于x的一个反比例函数变化else:# warmup后lr的倍率因子从1 -> 0# 参考deeplab_v2: Learning rate policyreturn(1- (current...
预热阶段:在前warmup_epochs轮中,学习率从0线性增加到初始学习率。 余弦衰减阶段:预热结束后,学习率按余弦函数从初始值衰减到最小值。 以下是get_lr()方法的实现: importmath classCosineWarmupScheduler(LRScheduler): def__init__(self,optimizer,warmup_epochs,total_epochs,min_lr=0.0,last_epoch=-1): ...
CosineAnnealingWarmRestarts:在每次restart后使用余弦退火策略调整学习率。 OneCycleLR:在训练周期中先增加后减少学习率。 PolynomialLR:按多项式衰减调整学习率。 常见的方法 load_state_dict def state_dict(self):"""Returns the state of the scheduler as a :class:`dict`.It contains an entryforevery variabl...
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) 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。
参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr):"""Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 2 ...
base_lr = 0.0001, # Initial learning rate which is the lower boundary in the cycle for each parameter group max_lr = 1e-3, # Upper learning rate boundaries in the cycle for each parameter group step_size_up = 4, # Number of training iterations in the increasing half of a cyc...