怎么将学习率调整为动态学习率
时间: 2024-02-24 11:00:43 浏览: 19
将学习率调整为动态学习率可以在训练过程中自适应地调整学习率大小,可以提高模型训练效果。常见的动态学习率策略有以下几种:
1. StepLR
StepLR是一种将学习率按照固定的步长进行衰减的策略。在训练过程中,每经过一定的步数,将学习率乘以一个衰减因子,以调整学习率大小。具体实现如下:
```python
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_init, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=lr_step_size, gamma=lr_gamma)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
其中,`step_size`表示学习率变化的步长,`gamma`表示学习率衰减因子。
2. CosineAnnealingLR
CosineAnnealingLR是一种将学习率按照余弦函数进行衰减的策略。在训练过程中,学习率会按照余弦函数进行衰减,以调整学习率大小。具体实现如下:
```python
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_init, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_epochs)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
其中,`T_max`表示学习率变化的总步数。
3. ReduceLROnPlateau
ReduceLROnPlateau是一种根据验证集上的表现自适应地调整学习率大小的策略。在训练过程中,如果验证集上的性能不再提升,则将学习率按照一个因子进行调整。具体实现如下:
```python
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_init, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
val(...)
scheduler.step(val_acc)
```
其中,`mode`表示验证集上的性能指标是最大化还是最小化,`factor`表示学习率调整的因子,`patience`表示如果多少个epoch验证集上的性能不再提升,则进行学习率调整,`verbose`表示是否打印学习率调整信息。
综上所述,将学习率调整为动态学习率可以提高模型训练效果,根据具体情况选择不同的学习率调整策略。