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:...
1.1 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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https://blog.csdn.net/qq_38406029/article/details/115064277 上一篇python中的//运算符 下一篇pycharm如何搜索代码 本文作者:TR_Goldfish 本文链接:https://www.cnblogs.com/huzhengyu/p/16489043.html 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。 关注我 收藏...
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) 3.2.7 开始训练 设置好数据、模型、损失函数和优化器之后,就可以进行模型的训练。 模型训练以epoch为周期,代码中先进行epoch的主循环,在每一个epoch当中会有多个iteration的训练,在每一个iteration当中去训练模型,每一次读取一个...
optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=step_size, gamma=gamma), warmup_start_value=0.0, warmup_end_value=scaled_lr, warmup_duration=warmup_duration, output_simulated_values=output_simulated_values, ) assert output_simulated_values[0] == [0, 0.0] assert output_simulated_values[warm...
num_updates = TOTAL_STEPS // PPO_STEPS +1lr_schedule = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lambdaepoch:1- epoch/num_updates) get_action =lambdastate: get_action_value(state, policy)forepochinrange(num_updates):# We use the Runner collector, but could've written our ownreplay = env.ru...
scheduler_params = {"base_lr": args.min_lr,"max_lr": args.max_lr,"step_size_up": args.epochs_per_step * len(train_loader),"mode": args.mode,"last_epoch": args.start_step -1}elifargs.sched =='multistep': scheduler_class = MultiStepLR ...
3. torch.optim.Optimizer.param_groups torch.optim.Optimizer.param_groups为优化器的参数组,是一个list,然后其中每一个元素为一个字典,分别记录了params,lr,weight_decay等与优化器参数相关的信息,例子如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...