LambdaLR是一种自定义学习率调度器,允许你通过传入一个(或多个)lambda 函数,按任意规则动态修改学习率。 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,# 要调整学习率的优化器lr_lambda,# 返回当前学习率倍率的函数或函数列表last_epoch=-1,# 上一个 epoch 的编号(用于恢复训练),默认 -1 表示从头开始训练verbo...
1.2 PyTorch 中的LambdaLR调度程序: Epoch Parameter in Lambda Functions:Lambda 函数中的 Epoch 参数: Automatically supplied by the LambdaLR scheduler when scheduler.step() is called.当调用scheduler.step()时,由LambdaLR调度程序自动提供。 Represents the current epoch number maintained by the scheduler.表示...
调试代码:使用调试工具(如PyCharm、pdb等)逐行检查代码,查找可能的错误。 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,...
初始化学习率"""optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)"""设置lr策略"""lr_lambda=lambda epoch:1.0ifepoch<10elsenp.math.exp(0.1*(10-epoch))scheduler=LambdaLR(optimizer=optimizer,lr_lambda=lr_lambda)lr_history=scheduler_lr(optimizer,scheduler)...
有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率,这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整;一般地有下面两种调整策略:(通过两个例子来展示一下) 两种机制:LambdaLR机制和StepLR机制; (1)LambdaLR机制: optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters() , 'initial_lr' : trai...
1.2.1Epoch进行调节:根据epoch间隔调节(LambdaLR,StepLR,MultiStepLR);根据函数曲线进行调节(ExponentialLR,CosineAnnealingLR) (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...
6 自定义调整学习率 LambdaLR 为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为, fine-tune 中十分有用,我们不仅可为不同的层设定不同的学习率,还可以为其设定不同的学习率调整策略。 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) ...
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...
1.LambdaLR CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 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,将初始lr设置为lr。 参数: optimizer(Optimizer) – 封装好的优化器 lr_lambda(functionorlist) –当是一个函数时,需要给其一个整数参数,使其计...
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf)与单GPU不同的地方:rain_sampler.set_epoch(epoch),这行代码会在每次迭代的时候获得一个不同的生成器,每一轮开始迭代获取数据之前设置随机种子,通过改变传进的epoch参数改变打乱数据顺序。通过设置不同的...