scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) 用法
时间: 2024-04-17 07:28:30 浏览: 13
`scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)`的用法是创建一个学习率调度器(scheduler),用于在训练过程中动态调整优化器的学习率。
具体来说,这行代码使用`optim.lr_scheduler.StepLR`类创建了一个学习率调度器,其中参数包括:
- `optimizer`:优化器对象,如`torch.optim.SGD`或`torch.optim.Adam`等。
- `step_size`:学习率调整的步长,即经过多少个epoch后调整学习率。
- `gamma`:学习率调整的系数,即每次调整时将学习率乘以gamma。
使用这个学习率调度器后,在每个经过`step_size`个epoch之后,会将优化器的学习率乘以`gamma`进行调整。这样可以逐渐降低学习率,以便在训练过程中更好地收敛。
在训练过程中,你可以通过调用`scheduler.step()`方法来更新优化器的学习率。例如:
```python
import torch.optim as optim
# 创建优化器对象
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 创建学习率调度器
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 在每个epoch中进行训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 执行训练步骤
train(...)
# 更新学习率
scheduler.step()
```
在上述代码中,我们首先创建了一个SGD优化器,并设置初始学习率为0.1。然后,我们创建了一个学习率调度器,将其与优化器关联起来。在每个epoch的训练循环中,我们先执行训练步骤,然后调用`scheduler.step()`来更新优化器的学习率。
通过这种方式,学习率将在每个经过10个epoch后乘以0.1,以实现动态调整学习率的效果。你可以根据自己的需求调整`step_size`和`gamma`参数来适应特定的训练任务。