在PyTorch中,torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler是所有学习率调度器的基类。学习率调度器用于在训练过程中动态调整优化器的学习率,以改善模型的训练效果。 3.1. StepLR 逐步衰减学习率 StepLR(Step Learning Rate)是一种用于调节神经网络训练过程中学习率的策略。通过在训练过程中逐步降低学习率,StepLR有助于提高...
torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size,gamma=0.1,last_epoch=-1,verbose=False) 描述:等间隔调整学习率,每次调整为 lr*gamma,调整间隔为step_size。 参数: step_size (int):学习率调整步长,每经过step_size,学习率更新一次。 gamma (float):学习率调整倍数。 last_epoch (int):上一个epoch数...
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) milestones为一个数组,如 [50,70]. gamma为倍数。如果learning rate开始为0.01 ,则当epoch为50时变为0.001,epoch 为70 时变为0.0001。 当last_epoch=-1,设定为初始lr。 参考博客:...
1. BaseClass _LRScheduler class_LRScheduler(object):def__init__(self,optimizer,last_epoch=-1):#初始化defstate_dict(self):#返回self.__dict__defload_state_dict(self,state_dict):#加载self.__dict__,当模型需要resume的时候加载参数defget_lr(self):#接口,获得LRdefstep(self,epoch=None):#执行...
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。
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为了进一步提升训练效率，torch.optim还提供了学习率调度器lr_scheduler。它允许我们在训练的不同阶段动态调整学习率，以加速模型的收敛或防止过拟合：其中，step_size是调整学习率步长，30个步长（epoch）后调整一次学习率，gamma是学习率的乘积因子，新学习率=旧学习率*gamma。除了StepLR学习率调度器，还有ConstantLR、...
为了更好地理解学习率设置，可以参考TensorFlow框架中的学习率调整方法。此方法通过动态调整学习率，使得模型在训练初期快速收敛，后期平稳优化。在PyTorch中，`torch.optim.lr_scheduler`模块提供了多种学习率调整策略，如`ReduceLROnPlateau`等。这类方法根据epoch训练次数动态调整学习率，以优化训练过程。`...
class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)[source] class torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)[source] class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)[source] ...
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