Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()
时间: 2024-04-24 07:26:08 浏览: 16
这是一个常见的错误,它发生在使用PyTorch训练模型时。当你在训练过程中使用学习率调度器(lr_scheduler)时,你需要确保在调用`optimizer.step()`之后再调用`lr_scheduler.step()`。
这是因为`optimizer.step()`被用来更新模型的参数,而`lr_scheduler.step()`被用来更新学习率。如果你在更新学习率之前调用了`lr_scheduler.step()`,那么学习率将不会正确地更新到下一个训练步骤。
要修复这个问题,你只需简单地将`lr_scheduler.step()`放在`optimizer.step()`之后即可。以下是一种正确的示例:
```python
optimizer.step()
lr_scheduler.step()
```
通过正确地安排这两个函数调用的顺序,你就可以避免这个错误并成功训练你的模型。希望这可以帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。
相关问题
warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`.
这个警告是在使用PyTorch训练神经网络时可能会出现的。它的意思是在调用`optimizer.step()`之前调用了`lr_scheduler.step()`,这可能会导致学习率调度器的行为不正确。为了避免这个警告,应该始终在调用`optimizer.step()`之后再调用`lr_scheduler.step()`。以下是一个示例代码:
```python
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 在训练循环中使用优化器和学习率调度器
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step() # 在optimizer.step()之后调用lr_scheduler.step()
```
UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`.
这个警告是由于在PyTorch 1.1.0及更高版本中,应该先调用`optimizer.step()`再调用`lr_scheduler.step()`,但是在代码中出现了相反的顺序。解决这个问题的方法是将`lr_scheduler.step()`移动到`optimizer.step()`之后。具体来说,可以按照引用中的方法,将`scheduler.step()`移动到`# end epoch`和`# end training`之间的位置,并与前面的代码对齐。