torch.optim.lr_scheduler.get_last_lr

时间: 2023-12-12 11:03:47 浏览: 176
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关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

`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。
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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...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。

train with base lr in the first 100 epochs # and half the lr in the last 100 epochs To train with a base learning rate for the first 100 epochs and half the learning rate for the last 100 epochs, you can use a learning rate scheduler in PyTorch. Here's an example of how you can modify the training loop in your code: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR # Define your model, criterion, and optimizer model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Define the number of epochs and the milestone epochs num_epochs = 200 milestones = [100] # Create a learning rate scheduler scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=milestones, gamma=0.5) # Train the model for epoch in range(num_epochs): # Train with base lr for the first 100 epochs, and half the lr for the last 100 epochs if epoch >= milestones[0]: scheduler.step() for inputs, labels in train_loader: # Forward pass outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # Backward pass and optimization optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Perform validation or testing after each epoch with torch.no_grad(): # Validation or testing code # Print training information print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}, LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}") # Save the model or perform other operations after training In this code snippet, we create a MultiStepLR scheduler and specify the milestones as [100] and gamma as 0.5. The learning rate is halved at the specified milestone epochs. Inside the training loop, we check if the current epoch is greater than or equal to the milestone epoch, and if so, we call scheduler.step() to update the learning rate. Remember to adjust the num_epochs and other hyperparameters according to your specific requirements. 翻译成中文

print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}, LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}") # 保存模型或进行其他操作 在这段代码中，我们创建了一个MultiStepLR调度器，并将里程碑轮数设为[100]，...

Let's use 2 GPUs! /home/csim/anaconda3/envs/pointcept/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:131: 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. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of lr_scheduler.step() before optimizer.step(). " Traceback (most recent call last): File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/train.py", line 91, in <module> train_dataset = get_training_data(train_dir, {'patch_size':opt.TRAINING.TRAIN_PS}) File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/data_RGB.py", line 5, in get_training_data assert os.path.exists(rgb_dir) AssertionError

这段信息中包含了两个部分： 1. 建议使用两个 GPU 进行训练，具体的实现方法可能需要修改代码，具体实现可以参考 PyTorch 的官方文档。 2. 该异常信息与之前的一样，是在 data_RGB.py 文件的第 5 行发生的 ...

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