torch.optim.lr_scheduler.multisteplr

torch.optim.lr_scheduler.multisteplr 是 PyTorch 中用于设置多步学习率调度器的类。它允许设置不同的学习率水平，并在训练过程中在这些水平之间进行切换。这可以帮助提高模型的训练效率，并减少过拟合的风险。

相关问题

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR

`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR` 是 PyTorch 中的一个学习率调度器。它允许在训练期间根据训练轮数（epoch）的预定义列表来调整学习率。

具体来说，`MultiStepLR` 对象的初始化函数需要传入以下参数：

- `optimizer`：需要进行学习率调整的优化器对象。
- `milestones`：一个列表，包含所有需要调整学习率的训练轮数（epoch）。
- `gamma`：一个衰减系数，用于调整学习率。默认为 0.1。

例如，以下代码创建了一个 `MultiStepLR` 对象，将学习率在第 30 轮和第 80 轮时分别降低 0.1 和 0.5 倍：

import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 80], gamma=0.1)

在训练过程中，可以通过以下方式更新学习率：

for epoch in range(100):
    train(...)
    val(...)
    scheduler.step()

每次调用 `scheduler.step()` 时，如果当前的训练轮数等于 `milestones` 中的任何一个元素，就会将学习率乘以 `gamma`。例如，在上面的示例中，当 `epoch` 为 30 或 80 时，学习率都会乘以 0.1。

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR的具体用法，据个例子

当使用 `torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR` 时，需要先创建一个优化器对象，例如 `torch.optim.SGD`。

以下是一个示例，展示了如何使用 `torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR` 对学习率进行调度：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 创建一个优化器
optimizer = optim.SGD(params, lr=0.1)

# 创建一个学习率调度器
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 80], gamma=0.1)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    # 训练一个 epoch
    train(...)
    
    # 验证一下结果
    val(...)
    
    # 更新学习率
    scheduler.step()

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `optim.SGD` 优化器对象，它有一个初始学习率为 0.1。然后，我们创建了一个 `lr_scheduler.MultiStepLR` 对象，将学习率在第 30 和 80 个 epoch 时分别降低 0.1 倍。在训练循环中，我们通过调用 `scheduler.step()` 来更新学习率。

需要注意的是，在 `scheduler.step()` 中没有传入参数，这意味着调度器会自动使用当前 epoch 的编号来更新学习率。如果你想要手动设置当前 epoch 的编号，可以将其作为参数传入 `scheduler.step()` 方法。

此外，如果你希望在每个 epoch 之前检查当前学习率，可以通过以下方式获得：

print(optimizer.param_groups[0]['lr'])