5.5 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR :三角函数周期T_max为20步循环更新到最低点eta_min optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-4)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=10,eta_min=1e-5) ...
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...
optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95) # gamma: 每个epoch学习率乘以的衰减因子。 优势 平滑性:通过指数方式平滑地减少学习率,避免了学习率骤降可能引发的不稳定性,从而可以更好地帮助模型收敛。 简单性与通用性:ExponentialLR只需设置一个简单的缩减因子gamma,适用于许多不同类型的任务和模型...
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': ...
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...
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。
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, total_frames // frames_per_batch, eta_min=1e-5) logs = defaultdict(list) pbar = tqdm(range(total_frames)) for i, data in enumerate(collector): for _ in range(num_epochs): ...
lr_policy == 'step': scheduler = lr_scheduler.StepLR( optimizer, step_size=opt.lr_decay_iters, gamma=0.5) elif opt.lr_policy == 'plateau': scheduler = lr_scheduler.ReduceLROnPlateau( optimizer, mode='min', factor=0.2, threshold=0.01, patience=5) elif opt.lr_policy == 'cosine': ...
torch scheduler class LRScheduler(object): r"""Learning Rate Scheduler Parameters --- mode : str Modes for learning rate scheduler. Currently it supports 'constant', 'step', 'linear', 'poly' and 'cosine'. base_lr : float Base learning rate, i.e. the starting learning rate. target_lr ...