不遵循PyTorch的LRScheduler API-将函数重写为lambda(lr_lambda)
创始人
2025-01-12 18:31:00
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解决方法如下所示:

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

# 定义自定义的学习率调度函数
def lr_lambda(epoch):
    if epoch < 10:
        return 0.1
    elif epoch < 20:
        return 0.01
    else:
        return 0.001

# 创建优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda)

# 在训练循环中使用学习率调度器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在上述示例中,首先定义了一个自定义的学习率调度函数lr_lambda,该函数根据当前的训练epoch返回相应的学习率。然后,使用torch.optim.SGD创建了一个优化器,并将定义的学习率调度函数lr_lambda传递给LambdaLR类的lr_lambda参数。最后,在训练循环中使用scheduler.step()方法来更新优化器的学习率。

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