scheduler.step()可以放在 for batch in val_data 这个后面吗?
时间: 2024-04-17 10:26:34 浏览: 17
通常情况下,scheduler.step()不应该放在for in val_data这个后面。
scheduler.step()用于更新优化器的学习率,而验证集的迭代不会对模型参数进行更新。因此,在验证集迭代完成后立即调用scheduler.step()并不是一个常见的做法。
通常的做法是将scheduler.step()放在每个训练轮次(epoch)的末尾,以便在训练轮次结束后进行学习率的更新。这样可以确保学习率能够及时地根据训练过程进行调整,并保持一致的学习率更新频率。
示例代码如下:
```python
# 创建优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 在每个训练轮次前进行其他操作(如计算损失等)
# 训练模型
for batch in train_data:
# 执行前向传播、计算损失等操作
# 执行反向传播和优化
optimizer.step()
# 在每个训练轮次末尾进行学习率更新
scheduler.step()
# 在每个训练轮次末尾进行模型验证(val)
for batch in val_data:
# 执行前向传播、计算验证指标等操作
```
请注意,这只是一个示例,具体的代码结构可能因应用场景而有所不同。要正确使用scheduler.step(),请参考PyTorch文档或相关教程。