torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLRd的具体用法
时间: 2023-10-10 14:05:15 浏览: 37
非常抱歉,我之前回答中的 "MultiStepLRd" 是一个笔误,实际上是没有这个调度器的。下面我来详细介绍一下 `torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR` 的具体用法:
`torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR` 可以在训练期间根据预定义的 epoch 数,对优化器的学习率进行调整。在初始化时,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 epoch 数。
- `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:
```python
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:
```python
for epoch in range(100):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
每次调用 `scheduler.step()` 时,如果当前的 epoch 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。
此外,`MultiStepLR` 还提供了 `last_epoch` 参数,用于手动设置当前训练的 epoch 数。如果不设置 `last_epoch`,则默认为 -1,即第一个 epoch。例如,在训练过程中,如果想要手动将当前 epoch 数设置为 29,可以这样做:
```python
scheduler.step(29)
```