ResNet设置learning rate的函数位置
时间: 2024-05-02 13:21:14 浏览: 12
ResNet设置learning rate的函数位置通常在训练脚本中,使用优化器(如SGD或Adam)时,需要在优化器中设置学习率。具体来说,可以使用torch.optim模块中的函数来创建优化器对象,并将学习率作为参数传递给它们。例如,以下代码片段演示了如何使用PyTorch中的SGD优化器和学习率调度程序来设置ResNet的学习率:
```
import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
import torchvision.models as models
# Load ResNet model
resnet = models.resnet50()
# Define optimizer and learning rate scheduler
optimizer = optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# Train ResNet model
for epoch in range(num_epochs):
# Update learning rate
scheduler.step()
# Train model using current learning rate
train_loss = train(resnet, train_loader, optimizer, ...)
# Validate model using current learning rate
val_loss, val_acc = validate(resnet, val_loader, ...)
```
在上面的代码中,我们首先使用torchvision.models模块中的函数加载ResNet-50模型。然后,我们使用optim.SGD函数创建一个随机梯度下降(SGD)优化器,并将学习率设置为0.1。我们还使用optim.SGD函数的其他参数来设置优化器的动量和权重衰减。接下来,我们使用lr_scheduler.StepLR函数创建一个学习率调度程序,该调度程序将每10个epoch将学习率降低10倍(即将gamma设置为0.1)。最后,我们在每个epoch中使用scheduler.step()更新学习率,并使用当前学习率训练和验证ResNet模型。