在自定义调度器的构造函数中,通过super()调用父类(LRScheduler)的构造函数是非常重要的。这确保了基类被正确初始化,使我们能够访问诸如self.optimizer、self.base_lrs和self.last_epoch等关键属性。 super(CosineWarmupScheduler,self).__init__(optimizer,last_epoch) 这行代码不仅初始化了基类,还使得自定义调度器...
from torch.optim.lr_scheduler import LRScheduler class CosineWarmupScheduler(LRScheduler): pass 通过继承LRScheduler,我们获得了上述所有功能,只需要通过实现get_lr()方法来定义学习率的具体变化逻辑。 2、实现构造函数 在自定义学习率调度器中,构造函数(__init__方法)用于初始化调度器的关键参数。这些参数定义了...
from torch.optim.lr_scheduler import LRScheduler class CosineWarmupScheduler(LRScheduler): pass 通过继承LRScheduler,我们获得了上述所有功能,只需要通过实现get_lr()方法来定义学习率的具体变化逻辑。 2、实现构造函数 在自定义学习率调度器中,构造函数(__init__方法)用于初始化调度器的关键参数。这些参数定义了...
scheduler = lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=lr, epochs=max_epoch, steps_per_epoch=steps_per_epoch, pct_start=0.1, final_div_factor=10) case'cosineTransformers': scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=steps_per_epoch, num_training_steps=max_epoch*...
super(CosineWarmupScheduler, self).__init__(optimizer, last_epoch) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参数说明: optimizer:PyTorch优化器实例,其学习率将被调整。 warmup_epochs:预热阶段的轮次数,在此期间学习率线性增加。 total_epochs:训练的总轮次,包括预热阶段和衰减阶段。
parameters(), lr=1e-3) scheduler2 = CustomLambdaLR(optimizer2, lr_lambda, last_epoch=0) lr_history2 = scheduler_lr(optimizer2, scheduler2) 对比: 从图中可以看出,epoch小于10时,学习率不变;≥10之后,学习率指数下减。 2 MultiplicativeLR 每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_...
1. lr_scheduler相关 lr_scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps)其中args.warmup_steps可以认为是耐⼼系数 num_train_optimization_steps为模型参数的总更新次数 ⼀般来说：num_train_optimization_steps = int(total_train_examples ...
pytorch 自定义lr scheduler pytorch 自定义遗传算法优化器,优化器优化器目的是为了找到模型最优解,即在反向传播中使神经元得到最优的权重参数。假设有一个参数向量x及其梯度dx,那么其最简单的更新形式是:x+=-learning_rate*dx。其中最为重要的是梯度方向如何调整(优化
13 warm up 14 ChainedScheduler 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."""
8、CosineAnnealingWarmRestartsLR CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如，每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestartsscheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first ...