tl;dr: pytorch的torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR就很不错,能兼顾warmup和余弦学习率,也不用下载额外的包 importtorchfromtorch.optim.lr_schedulerimportCosineAnnealingLR, CosineAnnealingWarmRestartsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimmimportschedulerastimm_schedulerfromtimm.scheduler.schedulerimportSchedulerastimm...
class CosineWarmupScheduler(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_epoc...
(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=...
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__init__(self,optimizer,step_size,gamm...
self.min_lr=min_lr # 学习率下限 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。
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 ...
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。
12 OneCycleLR 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.""" ...
3. ExponentialLR 根据当前epoch进行学习率衰减 计算公式和pytorch计算代码如下: def_get_closed_form_lr(self):return[base_lr * self.gamma **self.last_epochforbase_lrinself.base_lrs] pytorch调用及相关参数: torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=- 1, verbose=False) ...
8、CosineAnnealingWarmRestartsLR CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如，每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestartsscheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first ...