在将optimizer传给scheduler后,在shcduler类的__init__方法中会给optimizer.param_groups列表中的那个元素(字典)增加一个key = "initial_lr"的元素表示初始学习率,等于optimizer.defaults['lr']。 下面举例说明: import torch import torch.nn as nn from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR initial_lr =...
(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=...
(8)从14-15epoch时,lr为1.0000000000000004e-10; (9)从16-17epoch时,lr为1.0000000000000006e-11; (10)从18-19epoch时,lr为1.0000000000000006e-12。 2.分区间,分频率衰减学习率:MultiStepLR() scheduler=torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optim,milestones=[5,10,15],gamma=0.1,verbose=True) 其参数: ...
(1)StepLR的功能是等间隔地调整学习率。比如设置step_size为50,那么就会每隔50个epoch调整一次。 调整方式,是lr*gamma。gamma是一个调整系数。 MultiStepLR 按给定的间隔调整学习率。 跟StepLR不同: StepLR是等间隔,这个是可以自己设置,可以给定一个list,告知什么时候调整。比如[50,120,180]。 ExponentialLR 按...
在PyTorch中，`torch.optim.lr_scheduler`模块提供了多种学习率调整策略，如`ReduceLROnPlateau`等。这类方法根据epoch训练次数动态调整学习率，以优化训练过程。`ReduceLROnPlateau`会基于训练中某些测量值调整学习率，例如根据验证集性能变化调整学习率。在选择学习率调整方法时，应考虑模型训练的具体需求和...
1开始,每次step操作epoch加1),学习率调整为lr * (0.5 ** (epoch // 30));另外注意的是:定义optimizer_G类时,需要写成上述那种形式,不要写成以前常见的“optimizer_G = torch.optim.Adam(params = optimizer_G.parameters()...)”,要像这里一样写成字典形式;否则lr_scheduler类会报“没有initial_lr的错误...
1. lr_scheduler相关 lr_scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps)其中args.warmup_steps可以认为是耐⼼系数 num_train_optimization_steps为模型参数的总更新次数 ⼀般来说：num_train_optimization_steps = int(total_train_examples ...
在训练过程中，若发现学习率无法有效降低损失，此时需适时调整学习率。PyTorch提供了scheduler机制来实现这一目标，其位于`torch.optim.lr_scheduler`模块中。未使用scheduler机制直接修改学习率，可能导致学习过程效率低下或训练停滞。PyTorch提供了七种主流scheduler策略，包括：1. **自定义衰减学习率**：实现...
>>>importtorch>>>cc = torch.nn.Conv2d(10,10,3)>>>myoptimizer = torch.optim.Adam(cc.parameters(), lr=0.1)>>>myscheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(myoptimizer,step_size=1, gamma=0.1)>>>myscheduler.last_epoch, myscheduler.get_lr()(0, [0.1])>>>myscheduler.step()>>>my...
在每个epoch的训练中,使用scheduler.step()语句进行学习率更新,此方法类似于optimizer.step()更新模型参数,即一次epoch对应一次scheduler.step()。但在mini-batch训练中,每个mini-bitch对应一个optimizer.step()。即用法如下: optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)scheduler=torch.optim.lr_scheduler....