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在pytorch中动态调整优化器的学习率方式
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文件大小: 60kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：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(model.parameters(), lr=base_lr, nesterov=True, momentum=0.9)
def adjust_lr(epoch):
lr = base_lr * (0.1 ** np.su
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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