importmathfromtorch.optim.lr_schedulerimportLambdaLR# 假设我们用 SGDoptimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=base_lr)# 设置 warmup 参数warmup_epochs=5total_epochs=100# 自定义一个 lambda 函数来处理 warmup + cosinedeflr_lambda(epoch):ifepoch<warmup_epochs:returnfloat(epoch+1)/float(war...
importtorchfromtorch.optim.lr_schedulerimport_LRSchedulerclassCustomLRScheduler(_LRScheduler):def__init__(self,optimizer,step_size,last_epoch=-1):""" 初始化自定义学习率调度器。 参数: optimizer: 被调整LR的优化器 step_size: 每多少步减半LR last_epoch: 默认值为-1,表示未开始训练 """self.step_...
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=...
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...
Pytorch lr_scheduler 中的 last_epoch 用法 Thelast_epochparameter is used when resuming training and you want to start the scheduler where it left off earlier. Its value is increased every time you call.step()of scheduler. The default value of -1 indicates that the scheduler is started from...
总结:在实现torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR时出错可能是由于参数错误、学习率调度函数错误、优化器错误、学习率调度器的使用时机错误等原因导致的。通过检查参数设置、学习率调度函数、优化器对象的创建和传递、学习率调度器的调用时机等方面,可以解决该问题。如果问题仍然存在,可以查阅官方文档、搜索社区论坛或使用调...
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.""" ...
# --- 1 Step LR ---scheduler_lr = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=50, gamma=0.1) # 设置学习率下降策略lr_list, epoch_list = list(), list()for epoch in range(max_epoch):# 获取当前lr,新版本用 get_last_lr()函数,旧版本用get_lr()函数,具体看UserWarninglr_list.append...