原文:pytorch中调整学习率的lr_scheduler机制

有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率,这个时候可以借助于torch.optim.lr scheduler类来进行调整 一般地有下面两种调整策略: 通过两个例子来展示一下 两种机制:LambdaLR机制和StepLR机制 LambdaLR机制: optimizer G torch.optim.Adam params : optimizer G.parameters , initial lr : ...

2019-07-29 11:24 0 9443 推荐指数:

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Pytorch lr_scheduler 的 last_epoch 用法

The last_epoch parameter is used when resuming training and you want to start the scheduler where it left off earlier. Its value is increased every ...

Wed Apr 07 23:31:00 CST 2021 0 620
Pytorch:学习调整

PyTorch学习调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习调整策略分为三大类,分别是: 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火 ...

Mon Mar 02 19:06:00 CST 2020 0 774
pytorch学习调整函数

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习 自己手动定义一个学习衰减函数 ...

Tue May 21 04:53:00 CST 2019 1 15091
[pytorch]动态调整学习

问题描述 在深度学习的过程,会需要有调节学习的需求,一种方式是直接通过手动的方式进行调节,即每次都保存一个checkpoint,但这种方式的缺点是需要盯着训练过程,会很浪费时间。因此需要设定自动更新学习的方法,让模型自适应地调整学习。 解决思路 通过epoch来动态调整 ...

Sun May 10 05:14:00 CST 2020 0 1943
PyTorch学习之六个学习调整策略

PyTorch学习调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火 ...

Fri Oct 11 23:41:00 CST 2019 0 1161
PyTorch学习之六个学习调整策略

PyTorch学习调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火 ...

Thu Jul 25 06:05:00 CST 2019 0 483
[pytorch笔记] 调整网络学习

': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-2} 被指定了特殊的学习 'lr': 1e-2,则按照该值优化。 ...

Sun May 19 01:19:00 CST 2019 0 847
 
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