torch.optim.lr_scheduler.steplr

时间: 2023-04-29 21:05:18 浏览: 98
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pytorch 实现学习率设置 观察数据具体调整

torch.optim.lr_scheduler.StepLR 是 PyTorch 中用来调整学习率的一种方式。它会在给定的间隔周期内将学习率降低固定倍数。例如，如果我们将学习率设置为 0.1，降低倍数设置为 0.1，并将间隔周期设置为 2，那么在第 2 个周期、第 4 个周期和第 6 个周期时，学习率将被降低为 0.1 * 0.1 = 0.01。
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def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

这段代码出现了一个 RuntimeError，提示输入类型（torch.cuda.FloatTensor）和权重类型（torch.FloatTensor）应该是相同的。这说明在使用 GPU 训练时，输入数据和权重数据类型不一致。可以在数据加载时将数据类型...

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