ExponentialLR

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

每轮（epoch）将每个参数组的学习率乘以 gamma 进行衰减。

当 last_epoch=-1 时，将初始学习率设置为 lr。

参数

• optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。

• gamma (float) – 学习率衰减的乘法因子。

• last_epoch (int) – 最后一个 epoch 的索引。默认值：-1。

示例

>>> scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()

get_last_lr()

返回当前调度器计算的最后一个学习率。

返回类型

list[float]

get_lr()

计算每个参数组的学习率。

返回类型

list[float]

load_state_dict(state_dict)

加载调度器的状态。

参数

state_dict (dict) – 调度器状态。应该是对 state_dict() 的一次调用返回的对象。

state_dict()

返回调度器状态，作为一个 dict。

它包含 self.__dict__ 中除优化器之外的所有变量的条目。

返回类型

dict[str, Any]

step(epoch=None)

执行一步。