pytorch学习率衰减策略
时间: 2023-11-04 22:01:02 浏览: 49
PyTorch提供了多种学习率衰减策略,可以根据具体情况选择适合的方法。这些策略可以分为三大类:有序调整、自适应调整和自定义调整。
1. 有序调整:这类策略是根据训练的epoch次数来控制学习率的变化。常见的有序调整策略有:
- 等间隔调整(StepLR):在每个固定的step_size个epoch后,将学习率乘以gamma。
- 多间隔调整(MultiStepLR):在指定的milestones(epoch)之后,将学习率乘以gamma。
- 指数衰减(ExponentialLR):每个epoch都将学习率乘以gamma的指数次幂。
2. 自适应调整:这类策略根据训练过程中的某些测量值来调整学习率。常见的自适应调整策略有:
- 余弦退火(CosineAnnealingLR):学习率在训练过程中以余弦函数的形式进行退火。
- 基于测量值的动态调整(ReduceLROnPlateau):根据训练中某些测量值的变化情况动态调整学习率。
3. 自定义调整:这类策略允许用户根据自己的需求定义关于epoch的lambda函数来调整学习率。
相关问题
pytorch学习率衰减
PyTorch中的学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。常见的学习率衰减方法有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。其中,StepLR和MultiStepLR是根据epoch数来调整学习率的,ExponentialLR和CosineAnnealingLR是根据时间来调整学习率的。
以StepLR为例,可以通过以下代码实现每经过step_size个epoch就将学习率降低gamma倍:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在每个epoch结束时,调用scheduler.step()即可更新学习率。
pytorch中学习率衰减策略的代码
在PyTorch中,学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。以下是一些常见的学习率衰减策略的示例代码:
1. StepLR:每过一定数量的epochs,将学习率乘以一个因子。
```
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
2. MultiStepLR:在预定义的epochs处将学习率乘以一个因子。
```
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[30,80], gamma=0.1)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
3. ExponentialLR:每个epoch将学习率乘以一个指数。
```
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
4. CosineAnnealingLR:使用余弦函数将学习率从初始值降到最小值,然后再回升。
```
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
这些是常见的学习率衰减策略的示例,PyTorch中还有更多可用的学习率衰减策略。需要注意的是,要将scheduler.step()放在epoch循环的最后一行,以确保在每个epoch结束时更新学习率。