torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。 学习率的调整应该放在optimizer更新之后,下...
lr=0.1)# 设置 T_max 值T_max=10# 定义学习率调整器scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max)# 训练循环forepochinrange(num_epochs):# 训练模型...
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1, verbose=False) 描述:模拟余弦退火曲线调整学习率。 参数: T_max (int):对于周期函数cosine,T_max就是这个周期的一半。 eta_min (float):最小的学习率,默认值为0。 last_epoch (int):上一个epoch数,这个变量用...
1.1 lr_scheduler综述 torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。
lr_policy == 'plateau': scheduler = lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.2, threshold=0.01, patience=5) elif opt.lr_policy == 'cosine': scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=opt.nepoch, eta_min=0) elif opt.lr_policy == 'cyclic': ...
torch.optim.lr_scheduler PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。
动态调整Learning Rate:TORCH.OPTIM.LR_SCHEDULER pytorch提供的动态调整LR的策略。 GitHub源码 在1.1.0之前,scheduler的更新要在optimizer之前,为了向后兼容,在1.1.0之后scheduler需要放在optimizer更新之后,如果依然放在optimizer更新之前,那么就会跳过设定的LR的第一个值,官方推荐如下。
class _LRScheduler(object): def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1, verbose=False): # Attach optimizer if not isinstance(optimizer, Optimizer): raise TypeError('{} is not an Optimizer'.format( type(optimizer).__name__)) self.optimizer = optimizer # Initialize epoch and base learnin...
除了StepLR学习率调度器，还有ConstantLR、CosineAnnealingLR、 CyclicLR、ExponentialLR、LRScheduler、LambdaLR、LinearLR、 MultiStepLR、MultiplicativeLR、OneCycleLR、PolynomialLR、SequentialLR，每种学习率调度器都有其特定的适用场景和优势。下面是一个torch.optim的综合示例：通过今天的分享，我们对torch.optim模块中...
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', patience=5, verbose=True) fortinrange(0, 80): train(...) val(...) scheduler.step(val_acc) # Cosine annealing learning rate. scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=80) ...