怎么指定scheduler.step()的参数
时间: 2024-05-10 15:19:51 浏览: 16
感谢您的提问。如果您想指定scheduler.step()的参数,您需要在创建scheduler对象时将step_size参数传递给它。例如,如果您希望在每个epoch之后将学习率乘以0.1,您可以这样创建scheduler对象:
```
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)
```
在这里,step_size表示多少个epoch之后将学习率调整一次,gamma表示学习率将乘以的因子。在训练过程中,您可以通过调用scheduler.step()来调整学习率。
相关问题
scheduler.step()详解
在 PyTorch 中,`scheduler.step()` 是用来更新 optimizer 学习率的函数。scheduler 可以让我们在训练过程中动态地调整学习率,以达到更好的训练效果。
`scheduler.step()` 的具体作用是对 optimizer 中的学习率进行更新。这个更新过程是根据所使用的 scheduler 类型不同而不同的,比如常见的有 `StepLR`、`MultiStepLR`、`CosineAnnealingLR` 等。其中,`StepLR` 是最简单的一种 scheduler,它在每个 epoch 后将学习率乘以一个给定的因子,从而实现逐渐降低学习率的功能。
下面是一个简单的使用 `StepLR` 的例子:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
for epoch in range(20):
# train(...)
# validate(...)
scheduler.step()
```
这里,`StepLR` 的 `step_size` 参数表示每过多少个 epoch,学习率就会乘以 `gamma`,在这个例子中,学习率会在第 5、10、15 个 epoch 后降低为原来的十分之一。
总之,`scheduler.step()` 函数的作用是对 optimizer 中的学习率进行更新,具体更新方式和更新策略取决于所使用的 scheduler 类型。
scheduler.step(epoch_loss)
`scheduler.step(epoch_loss)` 是调整学习率的一种常见做法,它用于根据某个指标(如损失函数的值)来更新优化器的学习率。
在PyTorch中,`scheduler`是一个学习率调度器对象,它可以根据预定义的策略自动地调整学习率。`scheduler.step()` 方法用于更新学习率,通常在每个训练周期(epoch)结束时调用。
`scheduler.step(epoch_loss)` 的参数 `epoch_loss` 是当前训练周期的损失函数值。通过传入损失值,调度器可以根据预定策略动态调整学习率,以实现更好的训练效果。
不同的调度器有不同的策略,比如 StepLR、ReduceLROnPlateau 等。在调用 `scheduler.step(epoch_loss)` 后,优化器的学习率会根据策略进行相应的更新。
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