print("lr:", lr_scheduler.get_last_lr()[0])
时间: 2024-06-02 12:08:35 浏览: 9
这段代码是用来输出当前学习率的值的,其中 `lr_scheduler` 是一个学习率调度器对象。`get_last_lr()` 方法返回一个列表,其中包含当前轮次下每个参数组的学习率,如果只有一个参数组,则返回一个只包含一个元素的列表。在这里,我们通过索引 `[0]` 来获取列表中唯一的元素,也就是当前轮次下模型的学习率。然后使用 `print()` 函数将其输出到控制台。
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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。
解释代码:def lr_range_test(model, train_loader, optimizer, criterion, init_lr, final_lr, epochs): lr_values = [] loss_values = [] lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambda epoch: epoch) for epoch in range(epochs): for inputs, targets in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() lr_values.append(lr_scheduler.get_last_lr()[0]) loss_values.append(loss.item()) lr_scheduler.step() return lr_values, loss_values
这段代码定义了一个名为 `lr_range_test` 的函数,用于执行学习率范围测试(LR Range Test)。
函数的输入参数包括:
- `model`:待训练的模型
- `train_loader`:用于加载训练数据的数据加载器
- `optimizer`:优化器,用于更新模型参数
- `criterion`:损失函数,用于计算模型的损失
- `init_lr`:初始学习率
- `final_lr`:最终学习率
- `epochs`:训练的总轮数
函数的输出是两个列表:`lr_values` 和 `loss_values`,分别记录了每个学习率对应的损失值。
函数内部首先创建了两个空列表 `lr_values` 和 `loss_values`,用于存储学习率和损失值。然后通过 `optim.lr_scheduler.LambdaLR` 创建了一个学习率调度器 `lr_scheduler`,该调度器会根据当前轮数对学习率进行调整。
接下来,函数通过嵌套的循环进行训练。外层循环是根据设定的总轮数 `epochs` 进行迭代。内层循环是遍历数据加载器 `train_loader`,每次取出一个批次的输入数据 `inputs` 和目标数据 `targets`。
在每次训练迭代中,函数执行以下操作:
1. 清零优化器的梯度:`optimizer.zero_grad()`
2. 使用模型进行前向传播:`outputs = model(inputs)`
3. 计算损失:`loss = criterion(outputs, targets)`
4. 反向传播:`loss.backward()`
5. 更新模型参数:`optimizer.step()`
6. 将当前学习率和损失值加入到对应的列表中:`lr_values.append(lr_scheduler.get_last_lr()[0])` 和 `loss_values.append(loss.item())`
7. 调整学习率:`lr_scheduler.step()`
最终,函数返回了记录了每个学习率和损失值的两个列表 `lr_values` 和 `loss_values`。
这个函数的目的是通过在不同学习率下训练模型并记录损失值,来找到学习率的最佳范围。通过绘制学习率和损失之间的关系图,可以观察到学习率在不同范围内对模型训练的效果。这个图可以帮助我们选择一个合适的学习率,以便在训练过程中达到更好的性能。
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