lr_scheduler.StepLR

时间: 2023-09-27 15:04:23 浏览: 116
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pytorch实现查看当前学习率

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lr_scheduler.StepLR 是 PyTorch 中的一个 learning rate 调度器，它可以在训练过程中根据指定的 step_size 和 gamma 参数来调整 learning rate。具体来说，每经过 step_size 个 epoch，该调度器会将当前的 learning rate 乘以 gamma，从而降低学习率。这个调度器在训练过程中可以帮助我们更好地控制 learning rate，从而提高模型训练的效果和速度。
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Adjust the training schedules(total epochs,lr scheduler) may further boost the performance. I pick StepLR instead of ConsinLR to accelerate training procedure. Continue training may give better ...

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train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay) 如果你只使用了一个 GPU 设备，那么可以将 devices 参数改为如下形式： devices = [torch.device('cuda:0')] ...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots...
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