from torch.optim import lr_scheduler
时间: 2024-09-20 13:14:57 浏览: 32
`from torch.optim import lr_scheduler` 是PyTorch库中的导入语句,用于访问优化器相关的学习率调度器模块。学习率调度器在深度学习中是一个重要的组件,它允许我们动态调整模型训练过程中优化算法的步长,也就是学习率。常见的学习率调度策略有:
1. **StepLR**:按照预定的步骤大小进行固定间隔的学习率衰减。
2. **MultiStepLR**:在一系列的时间点上分阶段降低学习率。
3. **ExponentialLR**:按照指数函数的方式逐渐减少学习率。
4. **CosineAnnealingLR**:模拟余弦曲线衰减学习率,通常用于防止过早停止训练。
通过`lr_scheduler`模块,你可以创建并应用这些调度器到已经选择好的优化器上,比如SGD、Adam等。例如:
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
```
在这里,`scheduler.step()`会在每个epoch结束后的指定时间点更新学习率。
相关问题
torch.optim.lr_scheduler.StepLR
`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。
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR是PyTorch中的学习率调度器。它允许我们通过自定义函数来调整优化器的学习率。具体来说,我们可以定义一个接受一个整数参数epoch并返回一个浮点数的函数,该函数的返回值将作为相应时期的学习率因子。也就是说,如果在第epoch个时期调用该函数,那么这个时期的学习率将被设置为当前学习率乘上lr_lambda(epoch)的返回值。我们可以通过传入优化器对象和lr_lambda函数来创建一个LambdaLR对象,然后在训练过程中使用scheduler.step()来更新学习率。\[2\]
举个例子,假设我们想每3个epoch将学习率减半,我们可以定义一个规则函数,如下所示:
```python
import torch
from torch import nn
import math
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
return out
net = Net()
def rule(epoch):
lamda = math.pow(0.5, int(epoch / 3))
return lamda
optimizer = torch.optim.SGD(\[{'params': net.parameters(), 'initial_lr': 0.1}\], lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=rule)
for i in range(9):
print("lr of epoch", i, "=>", scheduler.get_lr())
optimizer.step()
scheduler.step()
```
在这个例子中,我们定义了一个包含一个卷积层的神经网络模型Net,并定义了一个规则函数rule,该函数根据epoch的值返回一个学习率因子。然后,我们创建了一个SGD优化器对象optimizer和一个LambdaLR学习率调度器对象scheduler,并在每个epoch中使用optimizer.step()来更新模型参数,使用scheduler.step()来更新学习率。最后,我们打印出每个epoch的学习率。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【pytorch】torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR() 学习率调整](https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/110939799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch lr_scheduler.LambdaLR()的简单理解与用法](https://blog.csdn.net/qq_40714949/article/details/126287769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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