步骤5:创建训练循环并调用LambdaLR函数调整学习率 现在,我们需要创建一个训练循环,并在每个epoch中调用LambdaLR函数来调整学习率。 num_epochs=10forepochinrange(num_epochs):# 训练模型optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()# 调整学习率scheduler...
warnings.warn("To get the last learning rate computed by the scheduler,""please use `get_last_lr()`.")return[base_lr *lmbda(self.last_epoch)forlmbda, base_lrinzip(self.lr_lambdas, self.base_lrs)] pytorch调用及相关参数: torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_ep...
1.StepLR 功能:等间隔调整学习率 step_size表示调整间隔数,gamma表示调整系数,调整方式就是lr=lr*gamma,这里的gamma一般是0.1-0.5.用的时候就是我们指定step_size,比如50,那么就是50个epoch调整一次学习率,调整的方式就是lr=lr*gamma.下面从代码来感受: 2.MultiStepLR 功能:按给定间隔调整学习率 这里的milestone...
LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到初始LR来调整学习速率。lr_epoch[t] = lr_initial * lambda(epoch)MultiplicativeLR通过将lambda函数的乘法因子应用到前一个epoch的LR来调整学习速率。lr_epoch[t] = lr_epoch[t-1] * lambda(epoch)这些学习率调度器也有点难以可视化，因为它们高度依赖于已定义的lambda函...
2 MultiplicativeLR 每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时,将初始lr设置为lr。 公式: l r_{\text {epoch }}=l r_{epoch-1} * L a m b d a(\text { epoch }) \\ """ 设置学习率为上一次的学习率乘以给定lr_lambda函数的值。 """ torch.optim.lr_scheduler.LambdaL...
(1)LambdaLR机制: optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters() , 'initial_lr' : train_opt.lr}] , lr = train_opt.lr , betas = (train_opt.betal , 0.999)) lambda_G = lambda epoch : 0.5 ** (epoch // 30) ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ 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.""" ...
(6)LambdaLR 功能:自定义调整策略 主要参数: lr_lambda:function or list 代码: # --- 6 lambda ---lr_init = 0.1weights_1 = torch.randn((6, 3, 5, 5))weights_2 = torch.ones((5, 5))optimizer = optim.SGD([{'params': [weights_1]},{'params': [weights_2]}], lr=lr_init)lambd...
1、StepLR:均匀分步策略 2、MultiStepLR:不均匀分步策略 3、ExponentialLR:指数变换策略 4、LambdaLR:自定义调整策略 5、ReduceLROnPlateau:自适应调整策略 三、参考资料 一、优化算法 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 ...
LambdaLR通过将lambda函数的乘法因子应用到初始LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] = lr_initial * lambda(epoch) MultiplicativeLR通过将lambda函数的乘法因子应用到前一个epoch的LR来调整学习速率。 lr_epoch[t] = lr_epoch[t-1] * lambda(epoch) 这些学习率调度器也有点难以可视化,因为它们高度依赖于已定义的la...