scheduler.step()怎么用
时间: 2023-08-16 18:54:41 浏览: 36
scheduler.step()是PyTorch中调整学习率的函数。它可以在训练过程中根据指定的规则动态地调整学习率,以提高模型的性能。具体来说,它会根据指定的调整规则,将当前的学习率乘以一个系数,从而更新学习率。常见的调整规则包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。使用scheduler.step()可以帮助我们更好地控制模型的训练过程,提高模型的性能。
相关问题
scheduler.step()详解
在 PyTorch 中,`scheduler.step()` 是用来更新 optimizer 学习率的函数。scheduler 可以让我们在训练过程中动态地调整学习率,以达到更好的训练效果。
`scheduler.step()` 的具体作用是对 optimizer 中的学习率进行更新。这个更新过程是根据所使用的 scheduler 类型不同而不同的,比如常见的有 `StepLR`、`MultiStepLR`、`CosineAnnealingLR` 等。其中,`StepLR` 是最简单的一种 scheduler,它在每个 epoch 后将学习率乘以一个给定的因子,从而实现逐渐降低学习率的功能。
下面是一个简单的使用 `StepLR` 的例子:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
for epoch in range(20):
# train(...)
# validate(...)
scheduler.step()
```
这里,`StepLR` 的 `step_size` 参数表示每过多少个 epoch,学习率就会乘以 `gamma`,在这个例子中,学习率会在第 5、10、15 个 epoch 后降低为原来的十分之一。
总之,`scheduler.step()` 函数的作用是对 optimizer 中的学习率进行更新,具体更新方式和更新策略取决于所使用的 scheduler 类型。
UserWarning: The epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. Please use scheduler.step() to step the scheduler. During the deprecation, if epoch is different from None, the closed form is used instead of the new chainable form, where available.
这个警告是因为PyTorch在更新版本中对学习率调度器的API进行了修改。在旧版本中,`scheduler.step(epoch)`是用于更新学习率调度器的函数,其中`epoch`参数表示当前的训练周期数。但在新版本中,这个参数已经不再必要,可以直接使用`scheduler.step()`来更新学习率调度器。
警告提示说,如果仍然使用了旧的`scheduler.step(epoch)`函数,PyTorch会使用一种封闭形式(closed form)的计算方式来更新学习率调度器,而不是新的链式形式(chainable form),因为新的形式不需要`epoch`参数。这个警告是为了提醒用户尽快迁移至新的API。
因此,如果您的代码中出现了这个警告,建议修改为`scheduler.step()`来更新学习率调度器。如果您需要使用旧的API,可以将`epoch`参数设置为`None`,以便使用新的链式形式计算。例如:
```
scheduler.step(None)
```
不过,为了更好地适应新版本的PyTorch,建议尽早迁移至新的API,以免出现不必要的警告和问题。
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