在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。...一般来说，在以SGD优化器作为基本优化器，然后根据epoch实现学习率指数下降，代码如下:
step = [10,20,30,40]
base_lr = 1e-4
sgd_opt = torch.optim.SGD...，后续导入到LSTM模型中
def establish_word2vec_matrix(model): #负责将数值索引转为要输入的数据
word2idx = {"_PAD": 0} # 初始化 `[...,x)
#x需要先进行填充，也就是每个句子都是一样长度，不够长度的以0来填充，填充词单独分为一类
# #也就是说输入的x是固定长度的数值列表,例如[50,123,1850,21,199,0，0，...../extract_model.pkl')#加载保存好的模型
pred_val_y=w_extract(val_x).argmax(dim=2)
以上这篇在pytorch中动态调整优化器的学习率方式就是小编分享给大家的全部内容了
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