pytorch学习率是什么意思
时间: 2023-10-23 18:14:58 浏览: 35
PyTorch学习率是指在神经网络中用于更新参数的一个超参数,控制着每一次参数更新的步长大小。学习率越大,每次参数更新的步长越大,训练速度也会变快,但可能会导致模型难以收敛;学习率越小,每次参数更新的步长越小,训练速度也会变慢,但可以获得更准确的结果。因此,选择合适的学习率非常重要。在PyTorch中,可以通过设置优化器的学习率参数来控制学习率的大小。
相关问题
pytorch 学习率是一个什么概念
学习率是深度学习中的一个超参数,用于控制模型参数在每次迭代中的更新幅度。在 PyTorch 中,可以通过设置优化器的学习率来调整模型的训练效果。学习率越大,模型参数更新的幅度越大,训练速度也会加快,但可能会导致模型无法收敛或者收敛到不稳定的状态;学习率越小,模型参数更新的幅度越小,训练速度也会变慢,但可以更好地保证模型的收敛性和稳定性。
pytorch学习率
PyTorch中的学习率可以通过优化器来设置。常见的优化器有SGD、Adam等,它们都有一个lr参数,用于设置学习率。例如,使用SGD优化器,可以这样设置学习率:
```python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```