lr_scheduler=lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=10,gamma=0.1)
时间: 2024-09-12 08:02:50 浏览: 18
`StepLR` 是 PyTorch 中的一个学习率调度器,它按照指定的步长(`step_size`)周期性地降低学习率。参数 `gamma` 指定每次调整后的学习率与原学习率的比例。创建一个 `StepLR` 实例时,需要传入优化器 (`optimizer`) 和其他两个参数:
1. `step_size`:设置学习率下降的时间间隔,比如如果设置为 10,则每经过 10 个迭代周期,学习率会下降一次。
2. `gamma`:设置学习率衰减因子,默认为 0.1,即每次下降为原来的 10%。
项目实例中[^1],`scheduler` 的初始化使用了 `StepLR`,参数 `self.optimizer` 是 Adam 优化器,`self.args.decay` 作为 `step_size`,`self.args.gamma` 作为 `gamma` 值。这样,在训练过程中,当达到预设的步数后,学习率就会按照预定的衰减率自动降低。
要演示这个过程,假设我们有一个优化器 `optimizer`,我们可以这样做:
```python
# 假设 optimizer 已经被赋值
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
validate(...)
scheduler.step() # 在每个epoch结束时调用,更新学习率
```
每次调用 `scheduler.step()`,学习率就会按照之前设置的规则变化。