lr_scheduler.StepLR是起什么作用

时间: 2023-06-09 15:02:43 浏览: 80
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lr_scheduler.StepLR是用来调整学习率的，它可以根据指定的步数来逐步减小学习率，以帮助模型达到更好的训练效果。具体来说，它可以给定一个初始学习率和一个步数的列表，每过指定的步数就将学习率乘以一个指定的因子，从而逐步减小学习率。这种调整策略可以防止模型在训练过程中过早陷入局部最优解，从而提高了整个训练过程的稳定性和收敛速度。
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warnings.warn("Detected call of lr_scheduler.step() before optimizer.step().

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): ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

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