torch.optim.lr_scheduler.StepLR
时间: 2023-10-31 14:55:31 浏览: 88
`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`是PyTorch中的一个学习率调整器(learning rate scheduler)。它在训练过程中根据预先定义的步数来动态地调整学习率。
该调度器按照给定的步长调整学习率。具体而言,每经过一定数量的epoch或迭代次数,学习率都会按照给定的衰减因子进行缩小。
以下是使用`StepLR`的示例代码:
```python
import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义学习率调整器
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(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在上面的示例中,`step_size`参数指定了多少个epoch或迭代次数后需要进行学习率调整,`gamma`参数指定了调整系数,即学习率缩小的倍数。
希望以上的解释对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
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具体来说,`MultiStepLR` 对象的初始化函数需要传入以下参数:
- `optimizer`:需要进行学习率调整的优化器对象。
- `milestones`:一个列表,包含所有需要调整学习率的训练轮数(epoch)。
- `gamma`:一个衰减系数,用于调整学习率。默认为 0.1。
例如,以下代码创建了一个 `MultiStepLR` 对象,将学习率在第 30 轮和第 80 轮时分别降低 0.1 和 0.5 倍:
```python
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 80], gamma=0.1)
```
在训练过程中,可以通过以下方式更新学习率:
```python
for epoch in range(100):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
每次调用 `scheduler.step()` 时,如果当前的训练轮数等于 `milestones` 中的任何一个元素,就会将学习率乘以 `gamma`。例如,在上面的示例中,当 `epoch` 为 30 或 80 时,学习率都会乘以 0.1。