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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