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LinearLR#

class torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=0.3333333333333333, end_factor=1.0, total_iters=5, last_epoch=-1)[source]#

通过线性改变小的乘法因子来按比例衰减每个参数组的学习率。

乘法直到 the number of epoch reaches a pre-defined milestone: total_iters. 注意,这种衰减可能与其他来自此调度器外部的学习率变化同时发生。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。

  • start_factor (float) – 第一个 epoch 中乘以学习率的数字。在随后的 epoch 中,乘法因子会向 end_factor 变化。默认为 1./3。

  • end_factor (float) – 在线性变化过程结束时乘以学习率的数字。默认为 1.0。

  • total_iters (int) – 乘法因子达到 1 的迭代次数。默认为 5。

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

示例

>>> # Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups
>>> # lr = 0.003687  if epoch == 0
>>> # lr = 0.004875  if epoch == 1
>>> # lr = 0.006062  if epoch == 2
>>> # lr = 0.00725   if epoch == 3
>>> # ...
>>> # lr = 0.05      if epoch >= 40
>>> scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=0.05, total_iters=40)
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()
../_images/LinearLR.png
get_last_lr()[source]#

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()[source]#

计算学习率。

返回类型

list[float]

load_state_dict(state_dict)[source]#

加载调度器的状态。

参数

state_dict (dict) – 调度器状态。应该是调用 state_dict() 返回的对象。

state_dict()[source]#

dict 的形式返回调度器的状态。

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)[source]#

执行一步。