def scheduler(epoch):
时间: 2023-07-24 20:04:09 浏览: 46
这是一个用于 Keras 中的回调函数,它将在每个 epoch 结束时被调用,参数 epoch 表示当前 epoch 的编号。在函数中可以根据 epoch 的值来动态地调整学习率、改变优化器等超参数,从而优化模型的训练效果。下面是一个示例:
```
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
def scheduler(epoch):
initial_lr = 0.1
drop = 0.5
epochs_drop = 10
lr = initial_lr * math.pow(drop, math.floor((1+epoch)/epochs_drop))
return lr
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[LearningRateScheduler(scheduler)])
```
该函数会根据 epoch 的值动态地计算学习率 lr,并返回给 Keras,Keras 会将该学习率应用到模型的训练过程中。在上述示例中,学习率会在每 10 个 epoch 结束时减半。
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def step(self, epoch=None, metrics=None): if type(self.after_scheduler) != ReduceLROnPlateau: if self.finished and self.after_scheduler: if epoch is None: self.after_scheduler.step(None) else: self.after_scheduler.step(epoch - self.total_epoch) else: return super(GradualWarmupScheduler, self).step(epoch) else: self.step_ReduceLROnPlateau(metrics, epoch)
这段代码是 GradualWarmupScheduler 的 step 函数的实现,其中包含了一个判断语句。首先,它会检查 after_scheduler 是否为 ReduceLROnPlateau 类型。如果不是,它会根据当前的训练 epoch 和总的训练 epoch 数量来判断是否需要调用 after_scheduler.step() 函数来进一步调整学习率。如果已经训练完成,它也会调用 after_scheduler.step() 函数来进行学习率的调整。否则,它会调用 super() 函数来调用父类的 step 函数来进行学习率的调整。如果 after_scheduler 是 ReduceLROnPlateau 类型,那么它会调用 step_ReduceLROnPlateau 函数来进行学习率的调整。
def step_ReduceLROnPlateau(self, metrics, epoch=None): if epoch is None: epoch = self.last_epoch + 1 self.last_epoch = epoch if epoch != 0 else 1 # ReduceLROnPlateau is called at the end of epoch, whereas others are called at beginning if self.last_epoch <= self.total_epoch: warmup_lr = [base_lr * ((self.multiplier - 1.) * self.last_epoch / self.total_epoch + 1.) for base_lr in self.base_lrs] for param_group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, warmup_lr): param_group['lr'] = lr else: if epoch is None: self.after_scheduler.step(metrics, None) else: self.after_scheduler.step(metrics, epoch - self.total_epoch)
这段代码看起来像是一个学习率调度器的实现,其中包含了一个 ReduceLROnPlateau 的函数。可以看出,这个函数的作用是在训练过程中动态地调整学习率,以提高模型的性能和稳定性。具体来说,这个函数会根据当前的 epoch 和总的训练 epoch 数量计算出一个 warmup_lr,然后将这个学习率设置为 optimizer 中各个参数组的学习率。当 epoch 大于总的训练 epoch 数量时,这个函数会调用一个 after_scheduler.step() 函数来进一步调整学习率。