了解了Optimizer的基本结构和使用方法,接下来将向你介绍如何在训练过程中动态更新 learning rate。 1. 手动修改学习率 前文提到Optimizer的每一组参数维护一个lr,因此最直接的方法就是在训练过程中手动修改Optimizer中对应的lr值。 model = Net() # 生成网络 optimizer_Adam = torch.optim.Adam(model.parameters(),...
learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step) #神经网络反向传播算法,使用梯度下降算法GradientDescentOptimizer来优化权重值,learning_rate为学习率,minimize中参数loss是损失函数,global_step表明了当前迭代次数(会被自动更新) 一般来说,初始学习率、衰减系数...
了解了Optimizer的基本结构和使用方法,接下来将向你介绍如何在训练过程中动态更新 learning rate。 1. 手动修改学习率 前文提到Optimizer的每一组参数维护一个lr,因此最直接的方法就是在训练过程中手动修改Optimizer中对应的lr值。 model = Net() # 生成网络optimizer_Adam = torch.optim.Adam(model.parameters(), ...
前面学习过了Pytorch中优化器optimizer的基本属性和方法,优化器optimizer的主要功能是“管理模型中的可学习参数,并利用参数的梯度grad以一定的策略进行更新”。本节内容分为4部分,(1)、(2)首先了解2个重要概念Learning rate学习率和momentum动量,(3)在此基础上,学习Pytorch中的SGD随机梯度下降优化器;(4)最后,了解Pyto...
learning rate:学习率,是优化器在更新模型参数时的步长; optimizer:优化器,是用于更新模型参数的算法; epoch:训练轮数,一个epoch表示遍历一次训练集; mean_losses:每个epoch的平均损失; lr_decay_step:学习率衰减的步长,即在多少个epoch后降低学习率; param_groups:优化器中保存模型参数的组; print(f”Learning ra...
将model的全部参数传入Adam中构造出一个Adam优化器,并设置 learning rate=0.1。因此该 Adam 优化器的 param_groups 维护的就是模型 model 的全部参数,并且学习率为0.1。这样在调用optimizer_Adam.step()时,就会对model的全部参数进行更新。
PyTorch API:Doc —> torch.optim —> How to adjust Learning Rate 【PyTorch】5.1 学习率调整策略 _LRScheduler类基本属性: optimizer:关联的优化器 last_epoch:上一个epoch数,这个变量用于指示学习率是否需要调整。当last_epoch符合设定的间隔时就会调整学习率。当设置为-1时,学习率设置为初始值 ...
ylabel("Learning rate") plt.legend() plt.show() 结果 图3 等间隔调整学习率StepLR 2、MultiStepLR 功能:按给定间隔调整学习率 lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer,milestones,gamma,last_epoch=-1) 主要参数:milestones设定调整时刻数 gamma调整系数 如构建个list设置milestones=[50,125,180],在第50次、...
scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first restart T_mult = 1, # A factor increases TiTi after a restart eta_min = 1e-4) # Minimum learning rate 这个计划调度于2017年[1]推出。虽然增加LR会导致模型发散但是这种有意的分歧使模型能够逃避局...
scheduler = StepLR(optimizer, step_size = 4, # Period of learning rate decay gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。