LR range test代码

下面是一个示例的LR range test代码，使用PyTorch框架：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义你的模型
model = YourModel()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-5)

# 定义学习率调度器
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.5)

# 准备你的数据集，例如使用DataLoader加载数据

# 定义学习率范围测试函数
def lr_range_test(model, criterion, optimizer, lr_scheduler, dataloader, start_lr, end_lr, num_iter):
    # 将模型设为训练模式
    model.train()
    
    # 初始化学习率
    lr_values = torch.linspace(start_lr, end_lr, num_iter)
    
    # 初始化损失函数列表
    loss_values = []
    
    for i, lr in enumerate(lr_values):
        # 更新学习率
        optimizer.param_groups[0]['lr'] = lr
        
        # 训练一个批次的数据
        for inputs, targets in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        
        # 计算平均损失
        avg_loss = 0.0
        for inputs, targets in dataloader:
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            avg_loss += loss.item()
        avg_loss /= len(dataloader)
        
        # 记录损失值
        loss_values.append(avg_loss)
        
        # 更新学习率调度器
        lr_scheduler.step()
    
    return lr_values, loss_values

# 运行LR range test
start_lr = 1e-7
end_lr = 10
num_iter = 100

lr_values, loss_values = lr_range_test(model, criterion, optimizer, lr_scheduler, dataloader, start_lr, end_lr, num_iter)

# 绘制学习率和损失函数之间的关系图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(lr_values, loss_values)
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Learning Rate')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况进行相应的修改。确保将`YourModel`替换为你自己定义的模型，`criterion`替换为你选择的损失函数，`optimizer`替换为你选择的优化器，`dataloader`替换为你的数据加载器。还可以根据需要调整LR range test的起始学习率、终止学习率和迭代次数。最后，使用matplotlib库绘制学习率和损失函数之间的关系图以帮助你选择合适的学习率范围。