pytorch动态学习率的实现
时间: 2023-07-18 14:03:54 浏览: 44
Pyorch中可以使用torch.optim.lr_scheduler模块来实现动态学习率。我们可以通过该模块提供的不同学习率调度器来根据训练的epoch或者step来动态调整学习率。
下面是一个简单的例子,使用StepLR调度器来实现每经过30个epoch,将学习率乘以0.5:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 定义学习率调度器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.5)
# 在训练过程中,每个epoch结束后调用学习率调度器
for epoch in range(100):
train(...)
test(...)
scheduler.step()
```
StepLR调度器的step_size参数表示学习率调整的间隔,gamma参数表示调整倍数。例如上面的代码,当epoch为30、60、90等时,学习率会分别乘以0.5,0.25,0.125。
相关问题
pytorch 动态学习率
PyTorch 中可以通过使用学习率调度器来动态地调整学习率。以下是一个使用 StepLR 调度器的例子:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 定义优化器和学习率初始值
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)
for epoch in range(10):
# 训练模型
...
# 更新学习率
scheduler.step()
```
在上面的例子中,我们定义了一个 SGD 优化器,并将其传递给 StepLR 调度器。step_size 参数表示经过几个 epoch 后,学习率将会下降,gamma 参数表示学习率下降的倍数。在每个 epoch 结束时,我们调用了 scheduler.step() 来更新学习率。
除了 StepLR 调度器,PyTorch 还提供了其他的调度器,例如 MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR 等。您可以根据您的需求选择不同的调度器。
pytorch实现动态学习率
PyTorch提供了许多可以实现动态学习率的方法,以下是其中的一些:
1. LearningRateScheduler:该类可以根据提供的学习率调度函数来动态地调整学习率。例如,可以使用StepLR函数,每个epoch降低学习率。
```
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)
```
2. ReduceLROnPlateau:该类可以根据提供的指标的变化情况来动态地调整学习率。例如,可以使用该类来监控验证集的loss,当loss不再下降时,降低学习率。
```
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)
```
3. LambdaLR:该类可以根据提供的函数来动态地调整学习率。例如,可以使用该类来实现cosine退火调度器,逐渐降低学习率。
```
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 0.5 * (1 + math.cos(epoch * math.pi / num_epochs)))
```
以上是三种常用的动态学习率调整方法,可以根据具体情况选择合适的方法。
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