optim.lr_scheduler.multisteplr

时间: 2023-03-16 08:45:01 浏览: 170
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Python库 | torch_optim_sparse-0.1.1-py3-none-any.whl

optim.lr_scheduler.multisteplr是PyTorch中的学习率调度器，它可以在训练过程中根据指定的milestones（里程碑）来调整学习率。具体来说，它会在milestones指定的epoch处将学习率乘以gamma（衰减因子），从而使得学习率逐渐降低。这个调度器可以用于训练过程中的学习率衰减，以提高模型的性能和稳定性。
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torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器。它允许在训练期间根据训练轮数（epoch）的预定义列表来调整学习率。 具体来说，MultiStepLR 对象的初始化函数需要传入以下参数： - ...

torch.optim.lr_scheduler.multisteplr

torch.optim.lr_scheduler.multisteplr 是 PyTorch 中用于设置多步学习率调度器的类。它允许设置不同的学习率水平，并在训练过程中在这些水平之间进行切换。这可以帮助提高模型的训练效率，并减少过拟合的风险。

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR的具体用法，据个例子

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scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=args.milestones, gamma=0.5)

这段代码创建了一个学习率调度器（scheduler），用于在训练过程中动态地调整优化器的学习率。 参数说明： - optimizer：优化器对象，用于更新模型的参数。 - milestones：一个列表，表示在哪些训练epoch时调整学习...

optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)

3. scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1)用于定义学习率调度器，其中opt表示要调度学习率的优化器，milestones表示调整学习率的epoch数，gamma...

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器，它按照给定的一系列里程碑(milestones)调整优化器的学习率。这个调度器的主要作用是在训练过程中定期将学习率降低，通常用于深度学习模型...

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(opt, milestones=[75, 150, 200], gamma=0.1)

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR是PyTorch提供的一种学习率调整策略。它的作用是在训练的某些特定epoch上，将当前学习率乘以一个gamma系数。具体来说，如果设置了milestones参数为[75, 150, 200]，则在第75...

ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块，具体来说，使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones（里程碑）来调整学习率，每次乘以gamma（衰减因子）。在这个代码中，milestones被设置为[50, ...

optim.lr_scheduler

optim.lr_scheduler是PyTorch中的一个模块，用于实现学习率调度器。学习率调度器可以根据训练过程中的不同阶段，自动调整学习率的大小，以提高模型的性能和收敛速度。常见的学习率调度器包括StepLR、MultiStepLR、...

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

这是一个导入 PyTorch 中学习率调度器模块 torch.optim.lr_scheduler 的语句。学习率调度器是用来动态地调整训练过程中的学习率，以提高模型的性能和收敛速度。该模块中包含了多个学习率调度器，例如 StepLR、...

torch.optim.lr_scheduler

torch.optim.lr_scheduler 是 PyTorch 中的学习率调度器，它可以根据设定的策略对学习率进行调整，以达到训练效果的优化。常用的调度器有 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR 等。

from torch.optim import lr_scheduler

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torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLRd的具体用法

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余弦调度器net = net_fn() trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5) scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(trainer, milestones=[15, 30], gamma=0.5) def get_lr(trainer, scheduler): lr = scheduler.get_last_lr()[0] trainer.step() scheduler.step() return lr d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [get_lr(trainer, scheduler) for t in range(num_epochs)])是什么意思

这段代码是一个 PyTorch 中的余弦调度器示例，用于在训练深度神经...接着定义了一个函数 get_lr，用于获取当前的学习率并更新优化器和调度器的状态。最后，使用 d2l.plot 函数绘制了学习率在训练过程中的变化情况。

train with base lr in the first 100 epochs # and half the lr in the last 100 epochs To train with a base learning rate for the first 100 epochs and half the learning rate for the last 100 epochs, you can use a learning rate scheduler in PyTorch. Here's an example of how you can modify the training loop in your code: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR # Define your model, criterion, and optimizer model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Define the number of epochs and the milestone epochs num_epochs = 200 milestones = [100] # Create a learning rate scheduler scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=milestones, gamma=0.5) # Train the model for epoch in range(num_epochs): # Train with base lr for the first 100 epochs, and half the lr for the last 100 epochs if epoch >= milestones[0]: scheduler.step() for inputs, labels in train_loader: # Forward pass outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # Backward pass and optimization optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Perform validation or testing after each epoch with torch.no_grad(): # Validation or testing code # Print training information print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}, LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}") # Save the model or perform other operations after training In this code snippet, we create a MultiStepLR scheduler and specify the milestones as [100] and gamma as 0.5. The learning rate is halved at the specified milestone epochs. Inside the training loop, we check if the current epoch is greater than or equal to the milestone epoch, and if so, we call scheduler.step() to update the learning rate. Remember to adjust the num_epochs and other hyperparameters according to your specific requirements. 翻译成中文

from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR # 定义模型、损失函数和优化器 model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 定义总的训练...

lr_scheduler

lr_scheduler模块中包含了多种学习率调度器，如StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等等，每种调度器都有不同的调整策略和参数设置。 以StepLR为例，它的作用是在训练过程中按照给定的步长...

def train(model, device): # 训练配置参数 max_epoch = CONFIG['max_epoch'] lr = CONFIG['lr'] weight_decay = CONFIG['weight_decay'] # 学习率调整参数 milestones = CONFIG['milestones'] gamma = CONFIG['gamma'] # 损失参数 instrument_list = CONFIG['instrument_list'] instrument_weight = CONFIG['instrument_weight'] # 模型保存路径 save_directory = CONFIG['save_directory'] if not os.path.exists(save_directory): os.makedirs(save_directory) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay) criterion = MultiLoss(instrument_list, instrument_weight) scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma) train_loader, val_loader = get_data_loader() for i in range(max_epoch): start = time() t_loss = train_one_epoch(model, device, train_loader, optimizer, criterion) if val_loader is not None: v_loss = val_one_epoch(model, device, val_loader, criterion) else: v_loss = t_loss end = time() scheduler.step() msg = '' for key, value in t_loss.items(): value = value.result() msg += f'{key}:{value:.4f}\t' for key, value in v_loss.items(): value = value.result() msg += f'{key}:{value:.4f}\t' msg += f'time:{(end - start):.1f}\tepoch:{i}' print(msg) save_path = os.path.join(save_directory, 'SSD_epoch_' + str(i) + '_' + str(v_loss['loss'].result()) + '.pth') model.phase = 'test' torch.save(model, save_path) model.phase = 'train'

首先，根据配置参数加载训练的相关设置，如最大训练轮数 max_epoch，学习率 lr，权重衰减 weight_decay，学习率调整的里程碑 milestones 和衰减因子 gamma，以及损失函数相关的参数 instrument_list 和 ...

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