学习率衰减 pytorch
时间: 2023-11-09 13:59:38 浏览: 95
PyTorch中可以通过torch.optim.lr_scheduler模块来实现学习率的衰减,常见的学习率衰减方法包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。以StepLR为例,可以通过以下代码实现:
```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 model
train(...)
# adjust learning rate
scheduler.step()
```
其中step_size表示每隔多少个epoch进行一次学习率衰减,gamma表示学习率衰减的倍数。
相关问题
学习率衰减代码pytorch
以下是PyTorch中学习率衰减的代码示例:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义学习率衰减策略
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
# 在训练过程中更新学习率
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在这个例子中,我们使用了PyTorch内置的`optim`模块来定义优化器,并将其传递给`StepLR`学习率调度程序。`step_size`参数表示每经过多少个epoch后,学习率将会衰减,`gamma`参数表示衰减的比例。在训练过程中,我们可以通过调用`scheduler.step()`来更新学习率。
pytorch 学习率衰减
PyTorch学习率衰减是一种优化算法中的策略,用于调整神经网络训练过程中模型参数更新的步长,以便更好地探索损失函数的最小值。学习率衰减的目的是防止模型在训练后期过快收敛或陷入局部最优,从而提高模型的泛化能力。在PyTorch中,常见的学习率衰减方法有以下几种:
1. **固定学习率**:在整个训练过程中保持恒定的学习率,适用于简单模型和小数据集。
2. **指数衰减(Exponential Decay)**:学习率按照指数规律逐渐降低,公式为 `learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)`。
3. **余弦退火(Cosine Annealing)**:学习率按照余弦曲线周期性地进行调整,通常在每个周期结束后会降低到最小值。
4. **步长衰减(Step Decay)**:每经过一定数量的迭代(步长),将学习率乘以衰减因子。
5. **多阶段衰减**:分段设置多个学习率阶段,不同阶段有不同的衰减率。
6. **学习率调度器(Learning Rate Scheduler)**:在PyTorch中,可以使用`torch.optim.lr_scheduler`模块创建自定义的学习率衰减策略,如`LambdaLR`, `MultiStepLR`, `ReduceLROnPlateau`, 等。
要使用这些策略,你需要在优化器上调用相应的学习率调度器,并在训练循环中定期调用`scheduler.step()`。例如:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100, eta_min=0.0001)
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
scheduler.step()
```
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