optimizer:要调整的学习率的优化器。step_size:学习率调整的周期。gamma:学习率调整的比例因子,默认为 0.1。 MultiStepLR特点:在多个指定的周期点将学习率乘以一个给定的因子。更灵活地控制学习率下降的时间点。参数:optimizer:要调整的学习率的优化器。milestones:一系列学习率调整的时间点。gamma:学习率调整的
get_lr()——虚函数,计算下一个epoch的学习率 Pytorch提供的六种学习率调整策略 1、StepLR 功能:等间隔调整学习率 lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size,gamma,last_epoch=-1) 主要参数:step_size调整间隔数 gamma调整系数 设置step_size=50,每隔50个epoch时调整学习率,具体是用当前学习率乘以gamma即lr=...
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...
from torch.optim.lr_scheduler import ConstantLRscheduler = ConstantLR(optimizer, factor = 0.5, # The number we multiply learning rate until the milestone. total_iters = 8) # The number of steps that the scheduler decays the learning rate 如果起始因子小于1，那么学习率调度器在训练过程中...
StepLR(optimizer, step_size=2) for i in range(5): optimizer.zero_grad() print('{} scheduler: {}'.format(i, lr_scheduler.get_lr()[0])) lr_scheduler.step() x = model(torch.randn(3, 3, 64, 64)) loss = x.sum() loss.backward() print('{} optim: {}'.format(i, optimizer...
optimizer = optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1. 2. 3. 4. 5. 如果是第一种定义的方法:在这个初始化方法中,会把这些参数先改造成[{'params': Alexnet.parameters()}]这样的一个长度为...
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 ...
(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...
optimizer=torch.optim.Adam(mlp.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1.0) PyTorch中ElasticNet正则化的实现 ElasticNet正则化可以通过PyTorch高效实现。该正则化方法本质上是L1和L2损失的加权组合,权重之和为1.0。具体而言,我们将以下表达...
set_seed(1) # 设置随机种子#构建可学习参数weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)weight.grad = torch.ones((2, 2))#传入可学习参数,学习率设置为1optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1) (2)step(): 一次梯度下降更新参数 ...