pytorch实现学习率衰减

在 PyTorch 中，你可以通过使用学习率调度器来实现学习率衰减。学习率调度器是 torch.optim.lr_scheduler 模块中的类，它可以根据训练的进程自动调整学习率。

以下是一个使用 StepLR 调度器进行学习率衰减的示例：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 创建优化器和模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 创建 StepLR 调度器
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train_epoch()
    scheduler.step()

在上述示例中，我们首先创建了一个 SGD 优化器，将其传递给 StepLR 调度器。step_size 参数表示每隔多少个 epoch 更新一次学习率，gamma 参数表示学习率的衰减因子。在训练循环中的每个 epoch 结束后，我们调用 scheduler.step() 来更新学习率。

除了 StepLR 调度器外，PyTorch 还提供了其他的学习率调度器，如 MultiStepLR、ExponentialLR 等，你可以根据不同的需求选择适合的调度器。

相关问题

pytorch 采取学习率衰减

的方法是什么？

PyTorch中采取学习率衰减的方法包括以下两种：

1. 学习率衰减器（Learning Rate Scheduler）：可以在每个 epoch 或每个 batch 更新后自动调整学习率。常见的学习率衰减器有 StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau 等。

2. 余弦退火学习率策略（Cosine Annealing learning rate schedule）：该方法可以在训练的过程中逐渐降低学习率，以达到更好的收敛效果。在此方法中，学习率按照余弦函数进行调整。

pytorch中学习率衰减策略的代码

在PyTorch中，学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。以下是一些常见的学习率衰减策略的示例代码：

1. StepLR：每过一定数量的epochs，将学习率乘以一个因子。

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

2. MultiStepLR：在预定义的epochs处将学习率乘以一个因子。

from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[30,80], gamma=0.1)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

3. ExponentialLR：每个epoch将学习率乘以一个指数。

from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

4. CosineAnnealingLR：使用余弦函数将学习率从初始值降到最小值，然后再回升。

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

这些是常见的学习率衰减策略的示例，PyTorch中还有更多可用的学习率衰减策略。需要注意的是，要将scheduler.step()放在epoch循环的最后一行，以确保在每个epoch结束时更新学习率。