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  • optimizer.step()和scheduler.step()

    千次阅读 2020-07-05 20:07:16
    optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而...

    参考  optimizer.step()和scheduler.step() - 云+社区 - 腾讯云

    optimizer.step()和scheduler.step()的区别

    optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有

    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)
    scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size = 100, gamma = 0.1)
    model = net.train(model, loss_function, optimizer, scheduler, num_epochs = 100)

    在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次,对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面,那么step_size指的是经过这么多次迭代,学习率改变一次。

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  • 实验基于PyTorch==1.2.0resume模型的时候想恢复optimizer的学习率optimizer不会保存last_step等状态,而scheduler是根据last_step来恢复学习率的,而scheduler的last_step默认是-1,所以不能正常恢复学习率。...
    实验基于PyTorch==1.2.0

    resume模型的时候想恢复optimizer的学习率

    optimizer不会保存last_step等状态,而scheduler是根据last_step来恢复学习率的,而scheduler的last_step默认是-1,所以不能正常恢复学习率。
    有两个办法可以解决,一个是同时加载scheduler的状态,另一个是调用scheduler.step(),我建议是加载scheduler的状态,因为scheduler还保存了其他的状态

    • 不正确的做法
    import 
    0 optim: 0.005000000000000001
    0 scheduler: 0.5
    1 optim: 0.5
    1 scheduler: 0.5
    2 optim: 0.05
    2 scheduler: 0.05
    3 optim: 0.05
    3 scheduler: 0.05
    4 optim: 0.005000000000000001
    4 scheduler: 0.005000000000000001

    结果并不像我们预期的那样

    • 正确的做法
    import 
    0 optim: 0.005000000000000001
    0 scheduler: 0.005000000000000001
    1 optim: 0.0005000000000000001
    1 scheduler: 0.0005000000000000001
    2 optim: 0.0005000000000000001
    2 scheduler: 0.0005000000000000001
    3 optim: 5.000000000000001e-05
    3 scheduler: 5.000000000000001e-05
    4 optim: 5.000000000000001e-05
    4 scheduler: 5.000000000000001e-05

    结果如我们预期的那样

    为什么scheduler.step()需要在optimizer.step()的后面调用

    scheduler.step()的其中一个作用是调整学习率,如果调用scheduler.step(),则会改变optimizer中的学习率

    • 不正确的用法
    import 
    0 scheduler: 0.5
    0 optim: 0.5
    1 scheduler: 0.5
    1 optim: 0.05
    2 scheduler: 0.05
    2 optim: 0.05
    3 scheduler: 0.05
    3 optim: 0.005000000000000001
    4 scheduler: 0.005000000000000001
    4 optim: 0.005000000000000001
    /home/zhouzaida/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:82: UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule.See more details at https:// pytorch.org/docs/stable /optim.html#how-to-adjust-learning-rate
    " https:// pytorch.org/docs/stable /optim.html#how-to-adjust-learning-rate ", UserWarning)

    可以发现,optimizer学习率并不像我们预期的那样,在0、1的时候为0.5,结果确是1的时候就为0.05,这是不正确的,当然,PyTorch也给出了提示

    • 正确的用法
    import 
    0 optim: 0.5
    0 scheduler: 0.5
    1 optim: 0.5
    1 scheduler: 0.5
    2 optim: 0.05
    2 scheduler: 0.05
    3 optim: 0.05
    3 scheduler: 0.05
    4 optim: 0.005000000000000001
    4 scheduler: 0.005000000000000001

    optimizer学习率如我们预期的那样

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  • optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而...

    optimizer.step()和scheduler.step()的区别

    optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有

    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)
    scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size = 100, gamma = 0.1)
    model = net.train(model, loss_function, optimizer, scheduler, num_epochs = 100)
    

    在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次,对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面,那么step_size指的是经过这么多次迭代,学习率改变一次。

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  • optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而...

    https://blog.csdn.net/qq_20622615/article/details/83150963

    optimizer.step()和scheduler.step()的区别

    optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有

    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)
    scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size = 100, gamma = 0.1)
    model = net.train(model, loss_function, optimizer, scheduler, num_epochs = 100)
    

    在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次,对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面,那么step_size指的是经过这么多次迭代,学习率改变一次。

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  • 因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外,还有optimizer.step和loss.backward的区别;那么我想把答案记录下来。 首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说,优化器就是需要根据网络...
  • torch之optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别 由于接触torch时间不久,所有对此比较困惑,遇到如下博文解释十分详细,故转载至此。(原文地址) 因为有人问我optimizer的step为什么...
  • schedulerstep_size表示scheduler.step()每调用step_size次,对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面,那么step_size指的是经过这么多次迭代,学习率改变一次。
  • Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`.

    万次阅读 多人点赞 2020-01-11 16:20:10
    在使用pytorch的指数衰减学习率时,出现报错UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `...
  • UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. ...
  • optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有...
  • pytorch scheduler.step() .to(device)

    千次阅读 2019-04-09 10:19:40
    optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而...
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/136902153
  • 在用pytorch训练模型时,通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step()四个函数,使用如下所示: train_loader=DataLoader( train_dataset, ...
  • 因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外,还有optimizer.step和loss.backward的区别;那么我想把答案记录下来。 首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说,优化器就是需要根据网络...
  • 在用pytorch训练模型时(pytorch1.1及以上版本),通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step(),scheduler()四个函数,如下所示: model = MyModel() criterion = ...
  • scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) 官网的参数结构: 第一个参数就是所使用的优化器对象 第二个参数就是每多少轮循环后更新一次学习率(lr) 第三个参数就是每次更新lr的...
  • lr_scheduler.StepLR调整学习率机制

    千次阅读 2020-09-22 21:02:45
    pytorch中调整学习率的lr_scheduler机制 有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率,这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整;torch.optim.lr_scheduler模块...1、torch.optim.lr_scheduler.Step
  • def step(self, closure=None): """Performs a single optimization step. Arguments: closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model and returns the loss. """ loss = None if closure is...
  • 参考链接: class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)
  • class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) 功能:等间隔调整学习率,调整倍数为gamma倍,调整间隔为step_size。间隔单位是step。需要注意的是,step通常是指epoch,...

空空如也

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