optim.lr_scheduler的使用方法是什么
时间: 2023-03-24 12:04:58 浏览: 77
optim.lr_scheduler是PyTorch中的一个学习率调度器,用于动态调整学习率。使用方法如下:
1. 导入相关库:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
```
2. 定义优化器和学习率调度器:
```python
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=.1)
```
其中,step_size表示每隔多少个epoch调整一次学习率,gamma表示学习率调整的倍数。
3. 在训练过程中调用学习率调度器:
```python
for epoch in range(100):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
每个epoch结束后,调用scheduler.step()方法,即可动态调整学习率。
希望能对您有所帮助。
相关问题
torch.optim.lr_scheduler.StepLR怎么使用
torch.optim.lr_scheduler.StepLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器,它将学习率按照给定的步长下降。使用该调度器可以让模型在训练过程中逐渐降低学习率,以便更好地收敛到最优解。
下面是使用 torch.optim.lr_scheduler.StepLR 的示例代码:
```python
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 在训练过程中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
train_loss = ...
train_acc = ...
# 更新学习率
scheduler.step()
# 在验证集上评估模型
val_loss = ...
val_acc = ...
# 打印训练和验证结果
print("Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Val Loss: {:.4f}, Val Acc: {:.4f}"
.format(epoch+1, num_epochs, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc))
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 SGD 优化器,然后使用 StepLR 调度器将其包装起来。我们将步长设置为 10,即每 10 个 epoch 降低学习率。gamma 参数是一个降低因子,它将当前学习率乘以 gamma 来得到新的学习率。
在每个 epoch 结束时,我们调用 scheduler.step() 来更新学习率。这样,优化器就会使用新的学习率来更新模型参数。
需要注意的是,调用 scheduler.step() 的位置很重要。在上面的示例代码中,我们将其放在了每个 epoch 结束后。如果你将其放在每个 batch 结束后,那么学习率将会在每个 batch 中更新,这可能会导致模型难以收敛。
torch.optim.lr_scheduler.StepLR
`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`是PyTorch中的一个学习率调整器(learning rate scheduler)。它在训练过程中根据预先定义的步数来动态地调整学习率。
该调度器按照给定的步长调整学习率。具体而言,每经过一定数量的epoch或迭代次数,学习率都会按照给定的衰减因子进行缩小。
以下是使用`StepLR`的示例代码:
```python
import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 定义优化器和初始学习率
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义学习率调整器
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在上面的示例中,`step_size`参数指定了多少个epoch或迭代次数后需要进行学习率调整,`gamma`参数指定了调整系数,即学习率缩小的倍数。
希望以上的解释对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。