Pytorch 已经实现了这两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参考文档:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 2. 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader...
简介:在PyTorch中,torch.optim.lr_scheduler模块提供了六种常用的学习率调整策略,包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR、ReduceLROnPlateau和CyclicLR。这些策略可以帮助我们在训练深度学习模型时更有效地调整学习率,从而提高模型的性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1...
torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(optimizer, base_lr, max_lr, step_size_up=2000, step_size_down=None, mode=‘triangular’, gamma=1.0, scale_fn=None, scale_mode=‘cycle’, cycle_momentum=True, base_momentum=0.8, max_momentum=0.9, last_epoch=-1, verbose=False) base_lr 为学习率周期内...
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): 语法: class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 参数: params(iterable):需要优化的网络参数,传进来的网络参数必须是Iterable(官网...
Pytorch 已经实现了这两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参考文档:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 02 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时,设置 num_workers > 0,而不是默认值 0,同时设...
Pytorch 已经实现了这两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参考文档:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 02 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时,设置 num_workers > 0,而不是默认值 0,同时设...
Pytorch 已经实现了这两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参考文档:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 2. 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时,设置 num_workers > 0,而不是默认值 0,同时...
15 SequentialLR 1 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。 公式: 函数: 代码语言:javascript 复制 """ 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,设置 lr 为 初始 lr.""" torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1,verbose=False)"""Ar...
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...
PyTorch实现了这两个方法,torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR和torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR。 这两个策略的一个缺点是它们引入了许多额外的超参数。为什么会这样呢?这似乎并不完全清楚,但一个可能的解释是,定期提高学习率有助于更快的穿越鞍点。