pytorch ReduceLROnPlateau
时间: 2023-09-14 09:14:09 浏览: 53
`ReduceLROnPlateau` 是 PyTorch 中的一个学习率调度器,它可以在训练过程中监控指定指标(如验证集上的损失)的变化情况,当指标不再有明显的变化时,自动降低学习率。
使用 `ReduceLROnPlateau` 需要先创建一个优化器(如 `torch.optim.Adam`),然后将其作为参数传递给 `ReduceLROnPlateau` 的构造函数。接着,在每个 epoch 后计算指标的值并调用 `step` 方法即可实现学习率的自动调整。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = train(model, train_loader, optimizer)
val_loss = validate(model, val_loader)
scheduler.step(val_loss)
```
在上面的代码中,`mode` 参数指定了指标的变化趋势,可以是 `'min'`(指标越小越好)或 `'max'`(指标越大越好)。`factor` 参数指定了学习率的降低因子,`patience` 参数指定了多少个 epoch 内指标没有变化时进行学习率降低,`verbose` 参数指定是否打印学习率变化信息。
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