_C.TRAIN.LR_SCHEDULER.NAME = 'cosine'什么意思
时间: 2023-04-02 22:01:56 浏览: 71
这个问题是关于 CSDN 开发的 C 知道的技术问题,我可以回答。C.TRAIN.LR_SCHEDULER.NAME = 'cosine' 是指在 CSDN 开发的 C 知道中,使用了余弦退火算法来调整学习率。
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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。
criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)
这段代码定义了损失函数和优化器,并创建了一个学习率调度器。具体来说:
- 使用 F.mse_loss 函数作为损失函数,该函数计算模型输出和真实标签之间的均方误差。
- 使用 optim.Adam 优化器对模型参数进行优化,其中学习率为 args.lr。
- 创建了一个 CosineAnnealingLR 调度器,它会在训练过程中不断降低学习率。具体来说,在前 args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会从初始值 args.lr 逐渐升高到 args.last_lr,然后在后面的 args.epochs - args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会按照余弦函数的形式逐渐降低,最终降到 eta_min 的值。这种调度方式可以让模型在训练初期快速收敛,在训练后期避免过拟合。
- 创建了一个 GradualWarmupScheduler 调度器,它会在前 args.warm_epochs 个 epoch 中逐渐升高学习率,然后切换到 CosineAnnealingLR 调度器进行学习率调整。这种调度方式可以让模型在训练初期进行更细致的参数调整,避免出现梯度爆炸或梯度消失的问题。