在PyTorch中，可以通过以下几种方式来调整学习率

lewis 2年前 (2023-10-24) 阅读数 8 #技术

在PyTorch中，可以通过以下几种方式来调整学习率：

使用torch.optim.lr_scheduler模块中的学习率调度器来自动调整学习率。可以选择不同的学习率调度策略，如StepLR、ReduceLROnPlateau、CosineAnnealingLR等。在每个epoch或batch结束时，调用学习率调度器的step方法即可更新学习率。

importtorch.optimasoptim
fromtorch.optim.lr_schedulerimportStepLR

optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)
scheduler=StepLR(optimizer,step_size=30,gamma=0.1)

forepochinrange(num_epochs):
#Trainthemodel
...

#Updatelearningrate
scheduler.step()

手动设置学习率。可以在训练过程中根据需要手动调整学习率，例如在特定的epoch或条件下改变学习率。

optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)

forepochinrange(num_epochs):
#Trainthemodel
...

ifepoch==30:
forparam_groupinoptimizer.param_groups:
param_group['lr']=0.01

使用torch.optim模块中的optimizer.param_groups来调整学习率。通过修改optimizer.param_groups中的lr参数来更新学习率。

optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)

forepochinrange(num_epochs):
#Trainthemodel
...

ifepoch%10==0:
forparam_groupinoptimizer.param_groups:
param_group['lr']*=0.1

以上是几种常见的调整学习率的方法，在训练神经网络时可以根据实际情况选择合适的方式调整学习率。

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