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...
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...
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,...
(1)LambdaLR机制: optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters() , 'initial_lr' : train_opt.lr}] , lr = train_opt.lr , betas = (train_opt.betal , 0.999)) lambda_G = lambda epoch : 0.5 ** (epoch // 30) schduler_G = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR...
pytorch中torch.optim.lr_scheduler提供了一些基于epochs数目的自适应学习率调整方法。 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau基于一些验证集误差测量实现动态学习率缩减。 1.torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1) 根据epoch,将每个参数组(parameter group)的学习速率设置为初始lr乘...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ 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=...
scheduler.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. PyTorch 1.1.0 之前,scheduler.step() 应该在 optimizer.step() 之前调用。现在这么做则会跳过学习率更新的第一个值。 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 给每一组参数的学习率分别设置为初始lr乘以给定的函数。当last_epoch...
c. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR。 1 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整间隔为 step_size。间隔单位是step。需要注意的是, step 通常是指 epoch,不要弄成 iteration 了。 torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) ...
本文简要介绍python语言中 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR 的用法。 用法: class torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=- 1, verbose=False) 参数: optimizer(Optimizer) -包装优化器。 lr_lambda(函数或者list) -在给定整数参数 epoch 或此类函数列表的情况下计算乘法因子的...
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...