学习率预热 pytorch
时间: 2023-11-08 19:04:35 浏览: 50
在 PyTorch 中,可以使用 torch.optim.lr_scheduler 中的 LambdaLR 类来实现学习率预热。具体操作是在训练前先定义一个 lambda 函数,用来控制学习率的变化。在 LambdaLR 类中传入这个函数,然后将这个 scheduler 传入 optimizer 中即可。
以下示例代码展示了如何在前 5 个 epoch 中将学习率从 0 线性地增加到初始学习率:
```
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: epoch / 5 if epoch < 5 else 1)
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
val(...)
scheduler.step()
```
在上面的代码中,lr_lambda 函数是 epoch 的函数。在前 5 个 epoch 中,函数返回 epoch / 5,即学习率线性地从 0 增加到原始学习率;在此后的 epoch 中,函数返回 1,即学习率不再改变。
相关问题
学习率衰减 pytorch
PyTorch中可以通过torch.optim.lr_scheduler模块来实现学习率的衰减,常见的学习率衰减方法包括StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR等。以StepLR为例,可以通过以下代码实现:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
# train model
train(...)
# adjust learning rate
scheduler.step()
```
其中step_size表示每隔多少个epoch进行一次学习率衰减,gamma表示学习率衰减的倍数。
学习率pytorch
在PyTorch中,学习率是模型训练中的一个重要参数。合理调整学习率可以使优化器快速收敛。一般来说,在训练初期给予较大的学习率,随着训练的进行,学习率逐渐减小。为了方便学习率的调整,PyTorch提供了六种学习率调整方法。其中包括:
1. StepLR:这个方法会根据设定的步长和衰减因子来调整学习率。在每个步长的倍数处,学习率会乘以衰减因子。
2. Warmup:这是一种学习率预热的方法,可以在训练开始时先使用一个较小的学习率,然后再修改为预先设置的学习率进行训练。
3. CosineAnnealingLR:这个方法可以根据余弦函数的形状来调整学习率。学习率会在一个周期内逐渐降低,然后再重新开始一个新的周期。
4. ReduceLROnPlateau:这个方法可以根据模型在验证集上的表现来动态调整学习率。当模型的性能停止改善时,学习率会减小。
5. CyclicLR:这个方法会在指定的范围内不断调整学习率,形成一个周期性的模式。
6. OneCycleLR:这个方法会在一个训练循环中动态调整学习率,使得学习率在训练初期快速增加,然后逐渐减小。
这些学习率调整方法可以根据具体问题和需求选择使用。通过合理调整学习率,可以帮助模型更好地收敛并提升训练效果。
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