lr_scheduler.step()
时间: 2024-09-11 08:18:01 浏览: 18
`StepLR` 是 PyTorch 中的一个学习率调度器,用于在每个指定的步长 (`step_size`) 后将当前的学习率乘以衰减因子 (`gamma`)。`scheduler.step()` 方法的主要作用是在训练过程中按照预定的时间间隔更新学习率。
当调用 `scheduler.step()` 时,它会根据 `last_epoch` 的值(默认为 -1,表示从第一个epoch开始计数)来计算新的学习率。如果 `last_epoch` 指定的是已经完成的epoch数量,则会在下一次迭代开始时应用新的学习率。
以下是如何在实际项目中使用 `StepLR` 示例:
```python
# 初始化优化器和学习率调度器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), betas=(args.beta1, args.beta2), eps=args.eps)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=self.args.decay, gamma=self.args.gamma)
# 在每个epoch结束时,更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
validate(...)
scheduler.step() # 调整学习率,这里假设epoch结束后调用
```
在这个示例中,`scheduler.step()` 通常放在每个epoch的训练和验证操作之后,用来适应模型性能的变化并可能帮助优化训练过程。