torch.optim.lr_scheduler.get_last_lr

`torch.optim.lr_scheduler.get_last_lr()` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于获取最近一次优化器的学习率。具体来说，它返回一个列表，其中包含每个分组的学习率，这些分组是通过 `torch.optim.Optimizer` 的 `param_groups` 参数指定的。如果您的优化器只有一个参数组，则该函数将返回一个包含一个学习率的列表。请注意，此函数仅在 PyTorch 版本大于等于 1.4.0 时才可用。您可以在 PyTorch 官方文档中找到更多关于此函数的信息。

相关问题

AttributeError: module 'torch.optim.lr_scheduler' has no attribute 'get_last_l

抱歉，我无法理解您的问题。这似乎是一个Python错误消息。它指出了一个名为“torch.optim.lr_scheduler”的模块中缺少名为“get_last_l”的属性。这可能是因为您正在使用的版本不支持该属性或该属性的名称已更改。您可以检查您的代码和依赖项，了解该属性是否存在，或者尝试使用其他替代方法来实现您的目标。如果您需要更多帮助，请提供更多信息，我会尽力回答您的问题。

余弦调度器net = net_fn() trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5) scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(trainer, milestones=[15, 30], gamma=0.5) def get_lr(trainer, scheduler): lr = scheduler.get_last_lr()[0] trainer.step() scheduler.step() return lr d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [get_lr(trainer, scheduler) for t in range(num_epochs)])是什么意思

这段代码是一个 PyTorch 中的余弦调度器示例，用于在训练深度神经网络时调整学习率。在这个示例中，先定义了一个神经网络 `net` 和一个优化器 `trainer`，然后创建了一个余弦调度器 `scheduler`，并设置了里程碑 `milestones` 和学习率衰减因子 `gamma`。接着定义了一个函数 `get_lr`，用于获取当前的学习率并更新优化器和调度器的状态。最后，使用 `d2l.plot` 函数绘制了学习率在训练过程中的变化情况。