scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf)
时间: 2024-05-20 16:16:40 浏览: 12
This line of code creates a learning rate scheduler using the LambdaLR class from PyTorch's torch.optim.lr_scheduler module.
The scheduler takes in an optimizer object and a lambda function lr_lambda, which specifies how the learning rate should be adjusted at each epoch.
The lambda function takes in the current epoch number and returns the new learning rate. This allows for a customizable learning rate schedule that can be tailored to the specific needs of the model and the data.
The scheduler can be called at the end of each epoch using the step() method to update the learning rate for the next epoch.
相关问题
解释:num_batches = len(train_loader) lr_lambda = lambda iteration: (final_value / init_value) ** (1 / num_batches) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda)
- `num_batches = len(train_loader)`: 这行代码用于获取训练数据集的批次数。`train_loader`是一个`DataLoader`对象,而`len(train_loader)`返回的是数据集中的批次数(即每个epoch中的迭代次数)。
- `lr_lambda = lambda iteration: (final_value / init_value) ** (1 / num_batches)`: 这行代码定义了一个匿名函数`lr_lambda`,它接受一个参数`iteration`,表示当前的迭代次数。该函数用于根据迭代次数来计算学习率的调整比例。在这个例子中,学习率按指数方式从初始值`init_value`增加到最终值`final_value`,其中指数的幂为`(1 / num_batches)`。
- `lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda)`: 这行代码创建了一个学习率调度器对象`lr_scheduler`,使用了前面定义的学习率调整函数`lr_lambda`。该调度器将作为参数传递给优化器`optimizer`,以便在训练过程中根据指定的学习率调整方式对学习率进行更新。
综合起来,这部分代码用于计算LR Range Test中学习率的变化策略。通过定义一个指数函数,可以在训练过程中逐渐增加学习率,以便观察模型在不同学习率下的性能变化。
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR是PyTorch中的学习率调度器。它允许我们通过自定义函数来调整优化器的学习率。具体来说,我们可以定义一个接受一个整数参数epoch并返回一个浮点数的函数,该函数的返回值将作为相应时期的学习率因子。也就是说,如果在第epoch个时期调用该函数,那么这个时期的学习率将被设置为当前学习率乘上lr_lambda(epoch)的返回值。我们可以通过传入优化器对象和lr_lambda函数来创建一个LambdaLR对象,然后在训练过程中使用scheduler.step()来更新学习率。\[2\]
举个例子,假设我们想每3个epoch将学习率减半,我们可以定义一个规则函数,如下所示:
```python
import torch
from torch import nn
import math
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
return out
net = Net()
def rule(epoch):
lamda = math.pow(0.5, int(epoch / 3))
return lamda
optimizer = torch.optim.SGD(\[{'params': net.parameters(), 'initial_lr': 0.1}\], lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=rule)
for i in range(9):
print("lr of epoch", i, "=>", scheduler.get_lr())
optimizer.step()
scheduler.step()
```
在这个例子中,我们定义了一个包含一个卷积层的神经网络模型Net,并定义了一个规则函数rule,该函数根据epoch的值返回一个学习率因子。然后,我们创建了一个SGD优化器对象optimizer和一个LambdaLR学习率调度器对象scheduler,并在每个epoch中使用optimizer.step()来更新模型参数,使用scheduler.step()来更新学习率。最后,我们打印出每个epoch的学习率。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【pytorch】torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR() 学习率调整](https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/110939799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch lr_scheduler.LambdaLR()的简单理解与用法](https://blog.csdn.net/qq_40714949/article/details/126287769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]