scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 设置学习率下降策略 我们进入到_LRScheduler这个类里面发现了主要属性的定义: self.optimizer = optimizer self.base_lrs = list(map(lambda group: group['initial_lr'], optimizer.param_groups)) self.last_epoch = last...
当我们调用了初始化后,会给optimizer增加一个字段,看一下: 1 2 3 1. 2. 3. scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1) print([group.keys() for group in optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', '...
当我们调用了初始化后,会给optimizer增加一个字段,看一下: 1 2 3 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1) print([group.keys()for groupin optimizer.param_groups]) # [dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad', 'initia...
lambda1= lambda epoch:epoch//10 #根据epoch计算出与lr相乘的乘数因子为epoch//10的值lambda2 = lambda epoch:0.95**epoch#根据epoch计算出与lr相乘的乘数因子为0.95 **epoch的值scheduler= lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=[lambda1, lambda2]) 报错: ---ValueError Traceback (most recent call...
scheduler.get_lr() # 获取当前的学习率 # 2.等间隔调整学习率 StepLR( optimizer, step_size, # 学习率更新的epoch间隔 gamma=0.1, # 学习率调整为上个间隔的gamma倍 last_epoch=-1, verbose=False ) # Example: # lr = 0.05 if epoch < 30 ...
所以如果某个代码是在 1.1.0 之前的版本下开发,但现在移植到 1.1.0及之后的版本运行,发现效果变差,需要检查一下是否将scheduler.step()放在了optimizer.step()之前。 3. optimizer综述 为了了解lr_scheduler,我们先以Adam()为例了解一下优化器(所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类):...
1、StepLR 在每个预定义的训练步骤数之后，StepLR通过乘法因子降低学习率。from torch.optim.lr_scheduler import StepLRscheduler = StepLR(optimizer, step_size = 4, # Period of learning rate decay gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似...
(model.parameters(), lr=1.)# 训练循环foriteration in range(maxiter):loss=F.mse_loss(model(input), target)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()loss_tracker=update_tracker(loss_tracker, optimizer_name, lo...
MultiplicativeLR optimizer:优化器 lr_lambda:函数或者函数列表 last_epoch:默认为-1,学习率更新计数;注意断点训练时last_...
(1) 等间隔调整学习率 StepLR torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) 每训练step_size个epoch,学习率调整为lr=lr*gamma. 以下内容中都将epoch和step对等,因为每个epoch中只进行一次scheduler.step(),实则该step指scheduler.step()中的step, 即step_size指scheduler...