scheduler.step()
时间: 2024-09-21 12:09:15 浏览: 24
`scheduler.step()` 是PyTorch学习率调度器(Learning Rate Scheduler)的一部分,它通常用于调整训练过程中的学习速率。这个函数在训练循环的不同阶段执行,比如每个epoch结束时或者每个迭代周期结束后,其目的是为了优化学习过程,防止模型过早收敛或停滞不前。
当我们在训练神经网络时,优化器(optimizer)负责更新模型参数,而学习率决定了每次更新的步幅大小。学习率调度器则会随着时间推移动态地改变这一学习率,`scheduler.step()`就是执行这种变化的时机点。
举个例子[^1]:
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
# 前向传播、计算损失
loss = model(batch)
loss.backward()
# 使用optimizer.step() 更新参数
optimizer.step()
# 每个epoch结束时,调用scheduler.step()来调整学习率
scheduler.step()
```
在这个例子中,`scheduler.step()`会在每个epoch结束后调用,使得学习率按照预定的策略逐渐降低。
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