pytorch余弦退火学习率

PyTorch中的余弦退火学习率是一种学习率调度策略，它可以在训练过程中动态地调整学习率。余弦退火学习率的主要思想是让学习率在训练过程中以余弦函数的形式逐渐减小，从而达到更好的收敛效果。

在PyTorch中，可以使用`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR`类来实现余弦退火学习率。首先，需要创建一个优化器对象，并将它与相应的模型关联起来。然后，可以通过创建`CosineAnnealingLR`对象，并将优化器对象传递给它来设置余弦退火学习率。

下面是一个示例代码：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 创建模型和优化器
model = ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 设置余弦退火学习率
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10)

# 训练过程中的迭代
for epoch in range(10):
    # 在每个epoch开始时更新学习率
    scheduler.step()
    
    # 其他训练代码...

在上面的代码中，`T_max`参数表示余弦退火的周期数。在每个周期开始时，学习率会重置为初始值，并以余弦函数的形式逐渐减小到最小值。可以根据实际情况调整`T_max`的值来控制退火的速度和周期。

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