lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer,gamma = 0.7)表示每个epoch学习率会乘以0.7,也就是会呈指数下降; lr下降曲线如下图所示: 2.2 固定步长衰减torch.optim.lr_scheduler.StepLR() 网络结构和导入的库都与前文一致,其余代码如下: model = Net(3,3,3) # 给网络随便输入参数 lr_list = [] # 存储每代的学...
一、PyTorch Lightning简介 1.PyTorch Lightning的定义 2.PyTorch Lightning的作用 二、学习率调整策略 1.学习率的概念 2.为什么要调整学习率 3.常见的学习率调整策略 三、PyTorch Lightning中的学习率调整 1.如何设置学习率 2.使用学习率调度器 3.学习率衰减策略 四、总结 1.PyTorch Lightning的优势 2.在实际应用...
学习速率设置过小,会极大降低收敛速度,增加训练时间;学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后,经过许多轮的训练后,可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况,说明当前学习率已不能满足模型调优的需求。此时我们就可以通过一个适当的学习率衰减策略来改善这种现象,提高我们的...
值得注意的是在test_step中我们需要把设置更改为 on_step=True, on_epoch=False 不然的话就无法plot出每一个batch 的误差(只有一个epoch的误差) 当然这里还用到了一些lightning中的默认参数比如 self.current_epoch log的使用很复杂,你也可以自己定义输出文件,需要监控的变量,总之这里只是简单介绍一下默认的log该...
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN(附完整源码)(二) 智能体 智能体类将处理与环境的交互。智能体类主要有三种方法: get_action:使用传递的ε值,智能体决定是使用随机操作,还是从网络输出中执行Q值最高的操作。 play_step:在这里,智能体通过从get_action中选择的操作在环境中执行一个步骤。从环境中获得反...
3. Lightning 自动化的代码是用经过全面测试、定期维护并遵循ML最佳实践的高质量代码构建的。 DQN 在我们进入代码之前,让我们快速回顾一下DQN的功能。DQN通过学习在特定状态下执行每个操作的值来学习给定环境的最佳策略。这些值称为Q值。 最初,智能体对其环境的理解非常差,因为它没有太多的经验。因此,它的Q值将非常...
使用PyTorch Lightning进行模型管理:PyTorch Lightning可以帮助您更好地管理模型和实验,提供高级别的抽象和自动化。 模型并行化:对于非常大的模型,可以考虑使用模型并行化技术,将模型的不同部分在不同的GPU上运行。 使用TorchScript进行模型优化:TorchScript可以将模型转换为静态图形式,方便进行模型优化和部署。通过以上这些...
训练策略不合理:训练策略包括学习率衰减、优化器选择、正则化方法等。如果选择的学习率衰减策略不合理,可能导致模型在训练过程中无法收敛;如果选择的优化器不适合当前任务,可能导致模型收敛速度慢或陷入局部最优;如果没有使用合适的正则化方法,可能导致模型过拟合等问题。
在传统的 PyTorch 中,我们需要自行编写训练循环、优化器更新等代码。而 PyTorch Lightning 提供了预定义的训练循环,极大地简化了这一过程,让开发者能够更专注于模型本身的设计和调试。 自动优化器配置 可以根据模型结构自动配置优化器,无需开发者手动选择学习率、权重衰减等参数,大大降低了调参的难度。
在PyTorch Lightning中,通过定义pl.LightningModule(继承自torch.nn.Module)来将代码组织成5个主要部分: 初始化(__init__):创建所有必要的参数和模型。 优化器(configure_optimizers):创建优化器、学习率调度器等。 训练循环(training_step):只需定义单个批次的损失计算,优化器相关的梯度清零、反向传播和参数更新等操...