在lr_scheduler LambdaLR中设置最小学习率可以通过设置Lambda函数来实现。Lambda函数是一个接受当前epoch作为输入的函数,它返回一个乘法因子,该因子将应用于当前学习率。通过设置合适的Lambda函数,可以在训练过程中逐渐降低学习率,直到达到最小学习率。
以下是一个示例代码,展示了如何在lr_scheduler LambdaLR中设置最小学习率为0.001:
import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
# 定义一个Lambda函数,根据当前epoch返回一个乘法因子
def lambda_func(epoch):
min_lr = 0.001
factor = max(1.0, min_lr / initial_lr) # 计算乘法因子
return factor
# 创建优化器和学习率调度器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda_func)
# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
...
# 更新学习率
scheduler.step()
在上述代码中,我们首先定义了一个Lambda函数lambda_func
,它根据当前epoch计算一个乘法因子。min_lr
表示最小学习率,initial_lr
表示初始学习率。在lambda_func
中,我们通过比较最小学习率和初始学习率的比例,选择较大的值作为乘法因子,确保学习率不会低于最小学习率。
然后,我们创建了一个SGD优化器和一个LambdaLR学习率调度器。在每个训练epoch之后,我们调用scheduler.step()
来更新学习率。
这样,通过设置合适的Lambda函数,我们可以在训练过程中逐渐降低学习率,直到达到最小学习率。这种设置可以帮助模型更好地收敛,并提高训练效果。
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