pytorch学习率衰减
时间: 2023-11-12 14:58:10 浏览: 162
PyTorch中的学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。常见的学习率衰减方法有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。其中,StepLR和MultiStepLR是根据epoch数来调整学习率的,ExponentialLR和CosineAnnealingLR是根据时间来调整学习率的。
以StepLR为例,可以通过以下代码实现每经过step_size个epoch就将学习率降低gamma倍:
```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=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
scheduler.step()
```
在每个epoch结束时,调用scheduler.step()即可更新学习率。
相关问题
pytorch学习率衰减策略
PyTorch提供了多种学习率衰减策略,可以根据具体情况选择适合的方法。这些策略可以分为三大类:有序调整、自适应调整和自定义调整。
1. 有序调整:这类策略是根据训练的epoch次数来控制学习率的变化。常见的有序调整策略有:
- 等间隔调整(StepLR):在每个固定的step_size个epoch后,将学习率乘以gamma。
- 多间隔调整(MultiStepLR):在指定的milestones(epoch)之后,将学习率乘以gamma。
- 指数衰减(ExponentialLR):每个epoch都将学习率乘以gamma的指数次幂。
2. 自适应调整:这类策略根据训练过程中的某些测量值来调整学习率。常见的自适应调整策略有:
- 余弦退火(CosineAnnealingLR):学习率在训练过程中以余弦函数的形式进行退火。
- 基于测量值的动态调整(ReduceLROnPlateau):根据训练中某些测量值的变化情况动态调整学习率。
3. 自定义调整:这类策略允许用户根据自己的需求定义关于epoch的lambda函数来调整学习率。
pytorch实现学习率衰减
在 PyTorch 中,你可以通过使用学习率调度器来实现学习率衰减。学习率调度器是 torch.optim.lr_scheduler 模块中的类,它可以根据训练的进程自动调整学习率。
以下是一个使用 StepLR 调度器进行学习率衰减的示例:
```python
import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
# 创建优化器和模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 创建 StepLR 调度器
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_epoch()
scheduler.step()
```
在上述示例中,我们首先创建了一个 SGD 优化器,将其传递给 StepLR 调度器。step_size 参数表示每隔多少个 epoch 更新一次学习率,gamma 参数表示学习率的衰减因子。在训练循环中的每个 epoch 结束后,我们调用 scheduler.step() 来更新学习率。
除了 StepLR 调度器外,PyTorch 还提供了其他的学习率调度器,如 MultiStepLR、ExponentialLR 等,你可以根据不同的需求选择适合的调度器。