keras 获得当前学习率
时间: 2023-07-30 12:11:39 浏览: 67
可以使用 Keras 的回调函数 Callbacks 中的 LearningRateScheduler 来获取当前的学习率。
具体来说,可以在定义 LearningRateScheduler 回调函数时,传入一个函数,该函数可以根据当前的 epoch 或 batch 等信息计算当前的学习率。在每一次更新学习率时,该函数会被调用,并将新的学习率返回。
例如,以下代码中定义了一个 LearningRateScheduler 回调函数,该函数每 10 个 epochs 更新一次学习率,使其按照一个预定的衰减率进行衰减。在训练过程中,可以通过该回调函数获取当前的学习率。
```python
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
def lr_scheduler(epoch, lr):
decay_rate = 0.1
decay_step = 10
if epoch % decay_step == 0 and epoch:
return lr * decay_rate
return lr
lr_scheduler_callback = LearningRateScheduler(lr_scheduler)
# 在模型训练时,将该回调函数传入 callbacks 参数中即可
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler_callback])
```
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怎样获得adam优化器的当前学习率
要获得Adam优化器的当前学习率,可以使用以下代码:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 创建Adam优化器
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
# 获取当前学习率
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```
其中,`learning_rate`是Adam优化器的学习率参数,`current_lr`即为当前学习率。
keras用sequential()搭建的卷积神经网络怎么使训练时学习率动态调整
您好!感谢您的提问。
如果您使用的是Keras的Sequential API,您可以使用`LearningRateScheduler`回调函数来动态地调整学习率。该回调函数在每个epoch开始时被调用,它接受一个函数作为参数,该函数根据当前epoch的索引返回应该使用的学习率。
下面是一个例子:
```python
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
def scheduler(epoch):
# 定义学习率调整策略,这里以指数衰减为例
initial_lr = 0.01
k = 0.1
lr = initial_lr * np.exp(-k*epoch)
return lr
model = Sequential()
# 在模型中添加卷积层、池化层、全连接层等
# ...
# 使用LearningRateScheduler回调函数
lr_scheduler = LearningRateScheduler(scheduler)
callbacks_list = [lr_scheduler]
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=callbacks_list)
```
上述代码中,`scheduler`函数定义了学习率的调整策略,这里使用了指数衰减。在模型编译时,将`LearningRateScheduler`回调函数传递给`callbacks`参数,即可在训练过程中动态地调整学习率。
注意:在使用`LearningRateScheduler`时,需要确保每个epoch都调用该回调函数一次。如果您的训练集大小不能被batch size整除,则需要使用`fit_generator`函数,并在生成器中使用`yield`语句来生成每个batch。在这种情况下,您需要指定`steps_per_epoch`参数来确保每个epoch都被正确计数。
希望能对您有所帮助!