lr

torch.optim.lr_scheduler 包中封装了几种基于epoch的学习率调整方法。 一、StepLR torch.optim.lr_scheduler. StepLR (optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) Sets the learning rate of each parameter group to the initial lr decayed by gamma every step_size epochs. When last_epoch=-1, sets initial lr as lr. # Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 # ... scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) for epoch in range(100): scheduler.step() train(...) validate(...) net = tv.models.resnet18() optimizer =

本文是笔者在学习 cycleGAN 的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考： https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate 1 综述 1.1 lr_scheduler综述 torch.optim.lr_scheduler 模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learning rate）的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。 学习率的调整应该放在optimizer更新之后，下面是一个参考蓝本： >> > scheduler = . . . >> > for epoch in range ( 100 ) : >> > train ( . . . ) >> > validate ( . . . ) >> > scheduler . step ( ) 注意： 在PyTorch 1.1.0之前的版本，学习率的调整应该被放在optimizer更新之前的。如果我们在 1.1.0 及之后的版本仍然将学习率的调整（即

当网络的评价指标不在提升的时候，可以通过降低网络的学习率来提高网络性能。所使用的类 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08) 其中 optimer指的是网络的优化器 mode (str) ，可选择‘min’或者‘max’，min表示当监控量停止下降的时候，学习率将减小，max表示当监控量停止上升的时候，学习率将减小。默认值为‘min’ factor 学习率每次降低多少，new_lr = old_lr * factor patience=10，容忍网路的性能不提升的次数，高于这个次数就降低学习率 verbose（bool） - 如果为True，则为每次更新向stdout输出一条消息。 默认值：False threshold（float） - 测量新最佳值的阈值，仅关注重大变化。 默认值：1e-4 cooldown： 减少lr后恢复正常操作之前要等待的时期数。 默认值：0。 min_lr,学习率的下限 eps ，适用于lr的最小衰减。

Pytorch中的学习率调整:lr_scheduler,ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler :该方法中提供了多种基于epoch训练次数进行学习率调整的方法; torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau:该方法提供了一些基于训练过程中的某些测量值对学习率进行动态的下降. lr_scheduler调整方法一:根据epochs CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 将每个参数组的学习率设置为给定函数的初始值,当last_epoch=-1时,设置初始的lr作为lr; 参数: optimizer:封装好的优化器 lr_lambda( function or list):一个计算每个epoch的学习率的函数或者一个list; last_epoch:最后一个epoch的索引 eg: >> > # Assuming optimizer has two groups. >> > lambda1 = lambda epoch : epoch // 30 >> > lambda2 = lambda epoch : 0.95 ** epoch >> > scheduler = LambdaLR (

文章翻译自: https://pytorch.org/docs/stable/optim.html torch.optim.lr_scheduler 中提供了基于多种epoch数目调整学习率的方法. torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau :允许基于一些验证测量对学习率进行动态的下降 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- class torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1) 将每一个参数组的学习率设置为初始学习率lr的某个函数倍.当last_epoch=-1时,设置初始学习率为lr. 参数: optimizer(Optimizer对象)--优化器 lr_lambda(是一个函数,或者列表(list))-- 当是一个函数时,需要给其一个整数参数,使其计算出一个乘数因子,用于调整学习率,通常该输入参数是epoch数目 或者是一组上面的函数组成的列表, last_epoch(int类型):最后一次epoch的索引,默认为-1. 示例: #