scheduler.step()用法
时间: 2023-04-25 13:04:39 浏览: 51
scheduler.step()是PyTorch中调整学习率的函数。它可以在训练过程中根据指定的规则动态地调整学习率,以提高模型的性能。具体来说,它会根据指定的调整规则,将当前的学习率乘以一个系数,从而更新学习率。常见的调整规则包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。使用scheduler.step()可以帮助我们更好地控制模型的训练过程,提高模型的性能。
相关问题
UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule.
这个警告的意思是,在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中,`lr_scheduler.step()` 方法应该在 `optimizer.step()` 方法之后调用,否则会导致学习率调度器跳过第一个学习率的值。
这是因为在 PyTorch 1.1.0 及更高版本中,优化器的状态与学习率调度器的状态是分开存储的。如果你先调用了 `lr_scheduler.step()` 方法,那么它将会在学习率调整之前更新优化器的状态,从而导致第一个学习率被跳过。
因此,正确的做法是在每个训练迭代中先调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数,然后再调用 `lr_scheduler.step()` 方法来更新学习率,如下所示:
```python
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新模型参数
scheduler.step() # 更新学习率
```
在这里,我们先将梯度清零,然后计算损失和反向传播,接着调用 `optimizer.step()` 方法来更新模型参数,最后再调用 `scheduler.step()` 方法来更新学习率。这样做可以确保每次调整学习率时都会使用最新的模型参数。
需要注意的是,如果你使用的是旧版本的 PyTorch,那么调用顺序是没有影响的,不会出现上述警告。但是,为了保证代码的兼容性,建议在任何版本的 PyTorch 中都按照正确的顺序调用方法。
scheduler.step()出现OverflowError问题该如何解决
出现 `OverflowError` 问题通常是因为学习率太小或太大,导致计算出的新学习率超出了 Python 中整型数值的范围。
你可以尝试以下几个方法来解决这个问题:
1. 手动设置一个合适的初始学习率,避免学习率过小或过大。
2. 调整 `scheduler.step()` 函数的参数,如 `step_size` 和 `gamma`,以控制学习率的更新速度。
3. 尝试使用其他的学习率调度器,如 `ReduceLROnPlateau` 或 `CosineAnnealingLR` 等,以更好地控制学习率的变化。
如果以上方法都无法解决问题,你可能需要重新审视你的神经网络模型和训练数据,以确定是否存在其他问题。