pytorch 查看当前学习率_pytorch调整模型训练的学习率

简介

torch.optim.lr_scheduler ：提供了一些方法可以基于epochs的值来调整学习率。

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。

注意：学习率调整应该在优化器的更新之后，例如：

scheduler = ... >>> for epoch in range(100): >>> train(...) >>> validate(...) >>> scheduler.step()

警告：在PyTorch 1.1.0之前，学习率调整程序应在优化程序更新之前调用。也就是如果你在optimizer.step()这句代码之前使用scheduler.step()，会跳过学习率的第一个值。

一、用lamda函数作为学习率的乘积因子更新学习率

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1,verbose=False)

将每个参数组的学习率设置为：初始化学习率

lambda函数。当last_epoch = -1时，将初始学习率设置为lr。

optimizer:优化器

lr_lambda:函数或者函数列表，用来计算乘积因子，通常epoch为函数参数。当为函数列表的时候可以为optimizer.param_groups中的每个参数组设置学习率。

last_epoch:默认为-1,一般不用管

二、用列表的元素控制衰退时机

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer,milestones,gamma=0.1,last_epoch=-1,verbose=False)

一旦训练过程中epoch的数目达到milestones中的数值后，每一组参数的学习率会乘以gamma进行一次衰减。

milestones：列表的每个元素表示训练到这个epoch的时候学习率会衰减一次。

gamma：衰减因子

注意：一定要用get_last_lr()，而不是以前的get_lr()，不然打印的输出信息会有点小问题，这里有个坑小心。

三、固定步长的学习率衰减

torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size,gamma=0.1,last_epoch=-1,verbose=False)

每训练step_size个epochs，每组参数就会衰减一次学习率。

step_size：决定学习率衰减的时期

gamma：衰减因子

四、每训练一个epoch，学习率衰减一次

torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer,gamma,last_epoch=-1,verbose=False)

五、余弦退火调整学习率

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max,eta_min=0,last_epoch=-1,verbose=False)

学习率调整公式：

右边的函数周期为

，在 个epoch后降到最低学习率 ，然后学习率在接下来 个epoch后上升到

：初始的学习率

：迭代过程中最小的学习率

：当前的epoch的数目

：lr的变化是周期性的，T_max是周期的一半。

举例子：比如

，初始学习率为0.1，最小学习率为0，如下图：

六、根据训练中某些度量值(指标)动态的调节学习率

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,mode='min',factor=0.1,patience=10,threshold=0.0001,threshold_mode='rel',cooldown=0,min_lr=0,eps=1e-08,verbose=False)

当某一项指标停止往好的趋势变化的时候，通过调整学习率可以使模型受益。例如验证集的loss不再下降或者accuracy不再上升时，进行学习率调整。

mode(str)：有min和max两种模式。min模式表示指标不再降低的时候降低学习率，max模式表示指标不再上升的时候降低学习率。

factor(float)：学习率调整的倍数，new_lr = lr * factor.

patience(int)：所能忍耐的多少个epoch迭代，指标却不改善。比如为2时，表示可以最大程度接受连续两个epoch没有改善指标，当第三个epoch仍然没有改善的时候，马上降低学习率。

threshhold_mode(str)：有rel和abs两种模式

threshhold(float)：

上面这两个参数我没弄懂，如果有懂得给我留个言，哈哈

min_lr(float or list)：学习率的下限，如果有多个参数组的话，需要为每一个参数组设置，可以为一个列表。

eps(float):学习率衰减的最小值，当学习率变化小于eps，则不调整学习率。

注意：使用的时候要选择网络的度量指标，比如要用scheduler.step(train_loss)这种代码，表明监控哪一种指标。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的pytorch 查看当前学习率_pytorch调整模型训练的学习率的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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