学习率衰减代码pytorch
时间: 2023-12-15 19:32:57 浏览: 35
以下是PyTorch中学习率衰减的代码示例:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义学习率衰减策略
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
# 在训练过程中更新学习率
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在这个例子中,我们使用了PyTorch内置的`optim`模块来定义优化器,并将其传递给`StepLR`学习率调度程序。`step_size`参数表示每经过多少个epoch后,学习率将会衰减,`gamma`参数表示衰减的比例。在训练过程中,我们可以通过调用`scheduler.step()`来更新学习率。
相关问题
学习率衰减 pytorch
PyTorch中可以通过torch.optim.lr_scheduler模块来实现学习率的衰减,常见的学习率衰减方法包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。以StepLR为例,可以通过以下代码实现:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
# train model
train(...)
# adjust learning rate
scheduler.step()
```
其中step_size表示每隔多少个epoch进行一次学习率衰减,gamma表示学习率衰减的倍数。
pytorch学习率衰减
PyTorch中的学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。常见的学习率衰减方法有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。其中,StepLR和MultiStepLR是根据epoch数来调整学习率的,ExponentialLR和CosineAnnealingLR是根据时间来调整学习率的。
以StepLR为例,可以通过以下代码实现每经过step_size个epoch就将学习率降低gamma倍:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = 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()
```
在每个epoch结束时,调用scheduler.step()即可更新学习率。