scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

时间: 2024-05-25 21:12:49 浏览: 112
这行代码是使用 PyTorch 中的学习率调度器 StepLR,它会在每个 step_size(这里是10)个 epochs 后将学习率乘以 gamma(这里是0.1)。这意味着每当达到给定的 step_size,学习率就会降低到之前的 gamma 倍。这个调度器可以帮助训练过程更快地收敛,并避免过拟合。
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scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) 用法

`scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)`的用法是创建一个学习率调度器(scheduler),用于在训练过程中动态调整优化器的学习率。 具体来说,这行代码使用`optim.lr_scheduler.StepLR`类创建了一个学习率调度器,其中参数包括: - `optimizer`:优化器对象,如`torch.optim.SGD`或`torch.optim.Adam`等。 - `step_size`:学习率调整的步长,即经过多少个epoch后调整学习率。 - `gamma`:学习率调整的系数,即每次调整时将学习率乘以gamma。 使用这个学习率调度器后,在每个经过`step_size`个epoch之后,会将优化器的学习率乘以`gamma`进行调整。这样可以逐渐降低学习率,以便在训练过程中更好地收敛。 在训练过程中,你可以通过调用`scheduler.step()`方法来更新优化器的学习率。例如: ```python import torch.optim as optim # 创建优化器对象 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 创建学习率调度器 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 在每个epoch中进行训练循环 for epoch in range(num_epochs): # 执行训练步骤 train(...) # 更新学习率 scheduler.step() ``` 在上述代码中,我们首先创建了一个SGD优化器,并设置初始学习率为0.1。然后,我们创建了一个学习率调度器,将其与优化器关联起来。在每个epoch的训练循环中,我们先执行训练步骤,然后调用`scheduler.step()`来更新优化器的学习率。 通过这种方式,学习率将在每个经过10个epoch后乘以0.1,以实现动态调整学习率的效果。你可以根据自己的需求调整`step_size`和`gamma`参数来适应特定的训练任务。

optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)参数详解

`optim.lr_scheduler.StepLR` 是 PyTorch 中的一个学习率调度器,用于控制模型训练过程中学习率的变化。该调度器会在每个 `step_size` 个 epochs 后将学习率乘以 `gamma`,从而使得模型在训练过程中的学习率逐渐降低。 具体来说,`optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)` 中的参数含义如下: - `optimizer_ft`:优化器对象,即将要被调整学习率的优化器。 - `step_size`:每隔多少个 epochs 调整一次学习率。 - `gamma`:将学习率乘以的因子。 例如,如果我们将 `step_size` 设为 7,`gamma` 设为 0.1,则模型的学习率会在第 7、14、21、28...个 epochs 后分别乘以 0.1,即逐渐降低。
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