lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30))
时间: 2024-08-15 17:04:17 浏览: 31
这是一个常见的学习率衰减策略,特别是在使用分段指数衰减(Step Decay)时。这里`lr`代表学习率,`args.lr`是初始的学习率,`epoch`表示当前训练的轮数,`//` 是整除运算符。`0.1 ** (epoch // 30)`这部分的意思是在每30个epochs后将学习率乘以`0.1`的幂次,幂次的计算结果会随着训练的进程逐渐降低学习率。
简单来说,当训练进行到第30个epoch、60个epoch、90个epoch...时,学习率会被分别缩小10倍,这样做的目的是为了防止模型过拟合,在后期阶段提供更平滑的学习过程。
相关问题
lr = lr * (0.1 ** (epoch // freq))
这段代码是用来调节学习率的,其中lr_steps是一个列表,表示在哪些epoch需要调整学习率。adjust_learning_rate方法会根据当前epoch和lr_steps列表中的值来计算出当前应该使用的学习率。具体来说,它会根据当前epoch和lr_steps列表中的值来计算出当前应该使用的学习率的衰减系数decay,然后将初始学习率args.lr乘以decay得到当前的学习率lr。最后,它会将optimizer中所有参数组的学习率和权重衰减系数设置为相应的值。
GroupNormalize方法是一个数据预处理方法,用于对输入的tensor进行归一化处理。它会将tensor中每个元素减去均值mean并除以标准差std,从而将tensor的值域缩放到一个较小的范围内。这个方法可以用于提高模型的训练效果和泛化能力。
accuracy方法是用来计算模型的准确率的。它会将模型的输出output和真实标签target作为输入,然后计算出模型在topk个预测结果中的准确率。具体来说,它会将output中每个样本的topk个预测结果与target中对应的标签进行比较,然后计算出模型在topk个预测结果中的准确率。
criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)
这段代码定义了损失函数和优化器,并创建了一个学习率调度器。具体来说:
- 使用 F.mse_loss 函数作为损失函数,该函数计算模型输出和真实标签之间的均方误差。
- 使用 optim.Adam 优化器对模型参数进行优化,其中学习率为 args.lr。
- 创建了一个 CosineAnnealingLR 调度器,它会在训练过程中不断降低学习率。具体来说,在前 args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会从初始值 args.lr 逐渐升高到 args.last_lr,然后在后面的 args.epochs - args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会按照余弦函数的形式逐渐降低,最终降到 eta_min 的值。这种调度方式可以让模型在训练初期快速收敛,在训练后期避免过拟合。
- 创建了一个 GradualWarmupScheduler 调度器,它会在前 args.warm_epochs 个 epoch 中逐渐升高学习率,然后切换到 CosineAnnealingLR 调度器进行学习率调整。这种调度方式可以让模型在训练初期进行更细致的参数调整,避免出现梯度爆炸或梯度消失的问题。
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