UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyT
时间: 2023-11-21 21:21:55 浏览: 46
orch, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. This warning will become an error in future versions of PyTorch.
这是一个 PyTorch 中的 User Warning,提示我们在使用 lr_scheduler.step() 和 optimizer.step() 这两个函数时,应当按照 optimizer.step() 在前,lr_scheduler.step() 在后的顺序调用。否则,在未来的版本中,这个警告将变成一个错误。
相关问题
UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`.
这个警告是由于在PyTorch 1.1.0及更高版本中,应该先调用`optimizer.step()`再调用`lr_scheduler.step()`,但是在代码中出现了相反的顺序。解决这个问题的方法是将`lr_scheduler.step()`移动到`optimizer.step()`之后。具体来说,可以按照引用中的方法,将`scheduler.step()`移动到`# end epoch`和`# end training`之间的位置,并与前面的代码对齐。
UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule.
这个警告的意思是,在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中,`lr_scheduler.step()` 方法应该在 `optimizer.step()` 方法之后调用,否则会导致学习率调度器跳过第一个学习率的值。
这是因为在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中,优化器的状态与学习率调度器的状态是分开存储的。如果你先调用了 `lr_scheduler.step()` 方法,那么它将会在学习率调整之前更新优化器的状态,从而导致第一个学习率被跳过。
因此,正确的做法是在每个训练迭代中先调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数,然后再调用 `lr_scheduler.step()` 方法来更新学习率,如下所示:
```python
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新模型参数
scheduler.step() # 更新学习率
```
在这里,我们先将梯度清零,然后计算损失和反向传播,接着调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数,最后再调用 `scheduler.step()` 方法来更新学习率。这样做可以确保每次调整学习率时都会使用最新的模型参数。
需要注意的是,如果你使用的是旧版本的 PyTorch,那么调用顺序是没有影响的,不会出现上述警告。但是,为了保证代码的兼容性,建议在任何版本的 PyTorch 中都按照正确的顺序调用方法。