GradualWarmupSchedulerV2
时间: 2023-10-18 07:24:04 浏览: 27
GradualWarmupSchedulerV2是PyTorch的一个学习率调度器,它可以在训练过程中逐渐增加学习率,以帮助模型更快地收敛到最优解。它是在原始的GradualWarmupScheduler基础上进行改进的,具有更好的性能和效果。
GradualWarmupSchedulerV2会先在一个较低的学习率下进行训练,然后在预定的时间内逐步增加学习率,直到达到原始学习率。这有助于模型在初始阶段更好地探索参数空间,并防止训练过程陷入局部最优解。
GradualWarmupSchedulerV2的使用非常简单,只需要在创建优化器时将其作为参数传入即可。例如:
```
from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
from warmup_scheduler import GradualWarmupSchedulerV2
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
scheduler_steplr = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
scheduler_warmup = GradualWarmupSchedulerV2(optimizer, multiplier=1, total_epoch=5, after_scheduler=scheduler_steplr)
```
在这个例子中,我们创建了一个SGD优化器,并使用StepLR调度器将学习率每10个epoch降低一个数量级。然后,我们将GradualWarmupSchedulerV2作为参数传入,并设置总的预热epoch数为5个。这意味着,在前5个epoch中,学习率将逐步增加,然后在第6个epoch开始降低。