OneCycleLR:适用于短时间快速收敛,先升后降。 ReduceLROnPlateau:当验证损失不再降低时,自动减少学习率。 代码示例 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10) for epoch in range(epochs): train(...) scheduler.step() 1.2 使用梯度裁剪(Gradient Clipping) ❓ 为什么?在...
例如,使用1Cycle策略,在ImageNet上减少了ResNet-56训练迭代数的10倍,就可以匹配原始论文的性能。该策略似乎在通用架构和优化器之间运行得很好。 PyTorch实现了这两个方法,torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR和torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR。 这两个策略的一个缺点是它们引入了许多额外的超参数。为什么会这样...
| LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | training_step_end | T | F | F | T | | training_epoch_end | F | T | F | T | | validation_step | F | T | F ...
lr_scheduler.LambdaLR lr_scheduler.MultiplicativeLR lr_scheduler.StepLR lr_scheduler.MultiStepLR lr_scheduler.ExponentialLR lr_scheduler.CosineAnnealingLR lr_scheduler.ReduceLROnPlateau lr_scheduler.CyclicLR lr_scheduler.OneCycleLR lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
PyTorch提供了 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 两种方法实现该操作,请参阅相关文档。 这两个方法的一个缺点是引入了许多额外的超参数。这篇文章和仓库对如何查找好的超参数(包括上文提及的学习率)提供了详细概述和实现。
PyTorch提供了 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 两种方法实现该操作,请参阅相关文档。 这两个方法的一个缺点是引入了许多额外的超参数。这篇文章和仓库对如何查找好的超参数(包括上文提及的学习率)提供了详细概述和实现。
PyTorch实现了这两个方法,torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR和torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR。 这两个策略的一个缺点是它们引入了许多额外的超参数。为什么会这样呢?这似乎并不完全清楚,但一个可能的解释是,定期提高学习率有助于更快的穿越鞍点。
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...
pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException: The provided lr schedulerOneCycleLRdoesn't follow PyTorch's LRScheduler API. You should override theLightningModule.lr_scheduler_stephook with your own logic if you are using a custom LR scheduler. ...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, ...