scheduler.step()参数step_size的默认值
时间: 2024-05-26 09:16:37 浏览: 18
在PyTorch中,`step_size`参数的默认值是1。这意味着每次调用`scheduler.step()`时,学习率都会按照预定的规则进行更新。`step_size`参数可以通过`scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5)`的方式进行修改,其中`step_size`的值可以根据训练数据的特点和需求进行调整。
相关问题
scheduler.step(crossval_batch_loss)
scheduler.step(crossval_batch_loss) 是一个用于调整习率的函数调用。它将传入的参数 `crossval_batch_loss` 用于更新优化器的学习率,并根据预设的学习率调度策略进行相应的调整。具体的学习率调度策略可以是固定学习率、学习率衰减、余弦退火等等,具体取决于你在创建 scheduler 对象时使用的调度器类型。通过调用 `scheduler.step()`,你可以在训练过程中动态地更新和调整学习率,以优化模型的训练效果。
scheduler.step(epoch_loss)
`scheduler.step(epoch_loss)` 是调整学习率的一种常见做法,它用于根据某个指标(如损失函数的值)来更新优化器的学习率。
在PyTorch中,`scheduler`是一个学习率调度器对象,它可以根据预定义的策略自动地调整学习率。`scheduler.step()` 方法用于更新学习率,通常在每个训练周期(epoch)结束时调用。
`scheduler.step(epoch_loss)` 的参数 `epoch_loss` 是当前训练周期的损失函数值。通过传入损失值,调度器可以根据预定策略动态调整学习率,以实现更好的训练效果。
不同的调度器有不同的策略,比如 StepLR、ReduceLROnPlateau 等。在调用 `scheduler.step(epoch_loss)` 后,优化器的学习率会根据策略进行相应的更新。
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