用pytorch实现
时间: 2023-07-12 07:21:54 浏览: 48
在PyTorch中实现学习率每个epoch衰减50%可以通过以下代码来实现:
```python
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 定义一个学习率衰减函数
def lr_scheduler(optimizer, epoch):
if epoch % 1 == 0 and epoch != 0:
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = param_group['lr'] / 2
return optimizer
# 定义一个优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
# 定义一个学习率调度器
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 1 / (epoch + 1))
# 在训练过程中进行学习率调整
for epoch in range(num_epochs):
optimizer = lr_scheduler(optimizer, epoch)
scheduler.step()
```
在上述代码中,我们首先定义了一个学习率衰减函数 `lr_scheduler()`,其中 `optimizer` 表示优化器,`epoch` 表示当前的epoch数。如果 `epoch` 可以被2整除并且不等于0,则将优化器中所有参数的学习率都除以2。然后我们定义了一个优化器 `optimizer`,并且定义了一个学习率调度器 `scheduler`,使用 `LambdaLR` 类来定义调度器,其中 `lr_lambda` 表示每个epoch的学习率调整函数,这里用的是 $1/(epoch+1)$。最后在训练过程中,我们每个epoch都调用 `lr_scheduler()` 函数来更新学习率,然后使用 `scheduler.step()` 函数来更新调度器。