pytorch optimizer, scheduler使用

PyTorch学习笔记:torch.optim---Optimizer以及lr_scheduler 本文参考 lr_scheduler介绍 以及 PyTorch optim文档 1 概述 1.1 PyTorch文档:torch.optim解读 下图是optim的文档 TORCH.OPTIM torch.optim is a package implementing various optimization algorithms. Most commonly used methods are already supported, and the interface is general enoug. 阅读详情
import torch

def get_optimizer(network, args):
    optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(),
                                lr=args.lr, 
                                momentum=args.momentum, 
                                weight_decay=args.weight_decay)    

    scheduler = None
    if args.lr_milestone is not None:
        scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, 
                     milestones=args.lr_milestone, gamma=args.lr_gamma)

    return optimizer, scheduler
optimizer.zero_grad()
...
loss.backward()
...
optimizer.step()


# adjust learning rate
if scheduler is not None:
    scheduler.step()

 

别再写错顺序了!PyTorch中optimizer.step()和scheduler.step()的正确放置位置保姆级指南 本文详细解析了PyTorch中optimizer.step()和scheduler.step()的正确调用顺序,帮助开发者避免常见的`UserWarning`问题。从标准批次更新到梯度累积等不同场景,提供了全面的代码示例和最佳实践指南,确保学习率调度器的正确使用,提升模型训练效果。 阅读详情

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GeneralJing
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