如何在PyTorch 中设定学习率衰减(learning rate decay)? 很多时候我们要对学习率(learning rate)进行衰减,下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减:def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs""" lr = args.lr * (0....
#当loss出现10次不变化时,即开始调用learning rate decat功能 optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay=args.weight_decay)scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer,'min')# min代表希望的目标减少的loss scheduler.step(loss_val)# 设置监听的是loss 另外也可以根据进...
pytorch learning rate decay 本文主要是介绍在pytorch中如何使用learning rate decay. 先上代码: 代码语言:javascript 复制 defadjust_learning_rate(optimizer,decay_rate=.9):forparam_groupinoptimizer.param_groups:param_group['lr']=param_group['lr']*decay_rate 什么是param_groups?optimizer通过param_group来...
Pytorch学习笔记09---SGD的参数几个重要的参数:学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量 1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度: 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下...
{'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) #一个参数组 optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=.9) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. [Reference] https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-learning-rate-decay/...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 参考: Deep learning basic-weight decay 关于量化训练的一个小tip: weight-decay 2. Learning rate decay 知道梯度下降的,应该都知道学习率的影响,过大过小都会影响到学习的效果。Learning rate decay 的目的是在训练过程中逐渐降...
rom torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLRscheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay.6、PolynomialLR PolynomialLR通过对定义的步骤数使用多项式函数来降低学习率。from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLRscheduler = PolynomialLR(optimize...
step_size (int): Period of learning rate decay. gamma (float): Multiplicative factor of learning rate decay. last_epoch (int): The index of last epoch. Default: -1. verbose (bool): If ``True``, prints a message to stdout for each update.Default: ``False``. """ torch.optim...
首先sgd的参数有三个,1)opfunc;2)x;3)config;4)state config 第三个参数是一些配置变量,用来优化梯度下降用的,为了防止求得的最优解是局部最优解而不是全局最优解。 配置变量包括:learningRate(梯度下降速率),learningRateDecay(梯度下降速率的衰减),weightDecay(权重衰减),momentum(动量 or 冲量)等等 ...
通过动态调整学习率,如使用学习率衰减(Learning Rate Decay)或自适应学习率算法(Adaptive Learning Rate Algorithms),可以加快模型收敛速度。 使用多个工作者加载数据:在DataLoader中设置num_workers参数,利用多线程加载数据,可以显著提高数据读取速度,从而加快模型训练速度。 最大化批处理大小:增大批处理大小(Batch Size)...