torch的调整学习率模块(lr_scheduler)和优化器模块(optimizer)

最新推荐文章于 2025-04-25 14:58:36 发布
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本文详细介绍了如何使用Python的pandas库进行数据预处理，结合matplotlib和seaborn库进行数据可视化，包括柱状图、折线图、散点图等，适合初学者入门实践。

https://blog.youkuaiyun.com/qyhaill/article/details/103043637

使用 PyTorch 的 `optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR` 学习率调度器
安静到无声
04-03 797
是一种学习率调度策略，它基于余弦函数来调整学习率。其核心思想是让学习率在一个周期内从初始值逐渐减小到一个最小值，然后再根据设置决定是否重启新的周期。这种策略可以在训练过程中动态地调整学习率，使模型在训练初期以较大的学习率快速收敛，而在训练后期以较小的学习率进行微调。
pytorch 自定义损失函数、优化器（Optimizer）和学习率策略（Scheduler）
iioSnail的博客
07-14 8954
梯度下降回顾 Pytorch 实现梯度下降与参数更新 自定义损失函数 自定义优化器 自定义学习率策略 使用 `LambdaLR` 实现简单的学习率策略 通过继承 `_LRScheduler` 实现自定义的学习率策略 通过手动更新Optimizer中的学习率来自定义学习策略......
pytorch使用笔记|torch.optim模块简介（内含optimizer和lr_schedular）
yanghao201607030101的博客
12-12 4143
torch.optim是一个用于实现优化算法的包，支持常见的优化算法。本文介绍一下这个包下面的一些常见内容，如optimizer和lr_scheduler的构造和使用。 optimizer optimizer用于根据已得到的梯度来更新网络参数。 optimizer（优化器）的构造： 构造优化器需要传入一个包含要学习参数的迭代器，此外还有一些学习策略参数如学习率等。 以常用的两个优化器SGD和Adam为例： optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01,
torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 学习与理解
jiongta9473的博客
06-16 1万+
torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 详解
pytorch torch.optim.lr_scheduler 调整学习率的六种策略
baoxin1100的博客
07-19 4205
pytorch torch.optim.lr_scheduler 调整学习率的六种策略 1. 为什么需要调整学习率 在深度学习训练过程中，最重要的参数就是学习率，通常来说，在整个训练过层中，学习率不会一直保持不变，为了让模型能够在训练初期快速收敛，学习率通常比较大，在训练末期，为了让模型收敛在更小的局部最优点，学习率通常要比较小。 2. 学习率的初始值设置 其实，不同的任务学习率的初始值是需要试验几次来获得的，使用的优化器不同，mini-batch 的 batch_size 大小不同，学习率的初始值也不太相
深度学习lr scheduler 介绍
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
05-27 2644
lr_scheduler1.WarmupLinearScheduler参考文献 lr_scheduler在深度学习模型中经常遇到，虽粗通其理，然未解其中奥秘。 简单整理，冀假以时日，略加参悟。 1.WarmupLinearScheduler 代码参考自https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/optimization.py 的get_linear_schedule_with_warmup部分。 t_total
PyTorch学习笔记：torch.optim---Optimizer以及lr_scheduler
Codefmeister's BLOG
11-14 5342
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.
【PyTorch】动态调整学习率 torch.optim.lr_scheduler.StepLR 调度器
码农努力学习
12-12 2241
在深度学习中，学习率调度器（Learning Rate Scheduler） 是用来动态调整学习率的工具。它的主要目的是在训练过程中自动调整学习率，以提高训练的效率和效果。之所以称其为“调度器”，是因为它控制着学习率的调整和更新，类似于调度一个过程或者任务，它按照某种策略和规则来“调度”学习率，本文将详细介绍pytorch中动态调整学习率方法之一。
Python torch.optim.lr_scheduler 常用学习率调度器使用方法
最新发布
basketball616的博客
04-25 1758
学习率（Learning Rate）是深度学习中一个关键的超参数，它决定了在优化算法（如梯度下降法）更新模型参数时，参数调整的幅度。简单来说，它控制着模型在训练过程中朝着最小化损失函数方向前进的步伐大小。假设我们使用简单的梯度下降法来更新模型的参数，对于损失函数，其更新规则可以表示为：其中，就是学习率。这个公式的意思是，在参数更新时，我们沿着损失函数梯度的反方向（因为梯度方向是函数增长最快的方向，我们要求最小值，所以取反方向）移动，移动的步长由学习率决定。学习率的重要性学习率过大。
[pytorch] torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率
weixin_43844219的博客
02-14 3727
[pytorch] torch.optimizer.lr_scheduler调整学习率torch.optim.lr_scheduler.LambdaLRtorch.optim.lr_scheduler.StepLRtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLRtorch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR torch.optim.lr_sch...
torch.optim 之如何调整学习率lr_scheduler
weixin_45209433的博客
01-08 7749
torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learning rate）的方法。学习率的调整应该是在优化器更新之后。常见的学习率调整策略有几种： 1、LambdaLR 将每个参数组的学习率设置为初始lr与更定函数的乘积 #函数原型 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1, verbose=False) #使用方法 lambda1 = lambda epoc
Optimizer和Scheduler
博客
04-02 2496
Optimizer和Scheduler是深度学习中非常重要的两个概念，它们的作用是优化模型的训练过程。
torch.optim.lr_scheduler：调整学习率
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qyhaill的博客
11-13 12万+
本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate 1 综述 torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（...
【学习率】torch.optim.lr_scheduler学习率10种调整方法整理
风巽·剑染春水的博客
05-28 9497
  学习率是网络训练过程中非常重要的参数，好的学习率可加速模型，并且避免局部最优解，这几天陷入了怪圈，被学习率折磨了，遂记录一下lr_scheduler中的学习率调整方法。 学习率调整在网络中的位置以及当前学习率查看方法 import torch import torch.nn as nn import torch.optim optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-5
pytorch学习笔记(1)-optimizer.step()和scheduler.step()
攻城狮的自我修养
10-18 9万+
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...
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau学习速率的调整pytorch
怡宝2号
01-21 1万+
官网说明：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html?highlight=reducelronplateau#torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau CLASS torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0....
Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler
人生当苦无妨
03-19 8687
torch.optim.lr_scheduler 提供了一些基于 epoch 调整学习率的方法，基本使用方法如下： optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-5) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.xxx() for ep...
pytorch中调整学习率: torch.optim.lr_scheduler
wzg2016的博客
10-20 4万+
文章翻译自:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html torch.optim.lr_scheduler 中提供了基于多种epoch数目调整学习率的方法. torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau  :允许基于一些验证测量对学习率进行动态的下降 -------------------------------...
pytorch中调整学习率的lr_scheduler机制
weixin_30337251的博客
07-29 1323
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；一般地有下面两种调整策略：(通过两个例子来展示一下) 两种机制：LambdaLR机制和StepLR机制； （1）LambdaLR机制： optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters()...
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR和adam优化器都可以动态调整学习率吗有什么不同
03-26
<think>好的，用户现在问的是`torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR`和Adam优化器是否都能动态调整学习率，以及它们的不同之处。我需要先理清楚这两个组件的功能，然后对比它们的差异。 首先，Adam优化器本身确实可以动态调整每个参数的学习率，这是它的核心机制之一。我之前已经解释过Adam如何通过一阶和二阶矩估计来自适应调整每个参数的学习率，所以用户可能已经了解这一点。现在用户可能是在学习PyTorch的调度器时遇到了疑问，想知道LambdaLR和Adam的区别。 接下来是LambdaLR，它属于学习率调度器（scheduler），通常与优化器配合使用。调度器的主要作用是根据训练进程调整学习率，比如随着epoch增加逐渐减小学习率。LambdaLR允许用户定义一个函数（lambda函数），根据当前的epoch或step来调整基础学习率。例如，可以设置每个epoch后学习率乘以一个系数，或者根据某种公式变化。 现在需要明确两者的调整方式不同。Adam的内部调整是针对每个参数的，且基于梯度的一阶和二阶矩，是自动的、参数级别的调整。而LambdaLR是外部的、全局的调整，影响的是优化器中的基础学习率，所有参数的学习率都会按同样的规则变化，比如整体衰减。 用户可能混淆了优化器自身的学习率调整和调度器的调整，需要明确两者的层次不同。Adam在每次参数更新时都会调整每个参数的学习率，而LambdaLR是在每个epoch或step后调整整个优化器的学习率，这会影响Adam中的基础学习率η，但Adam内部的每个参数的自适应调整依然存在，两者是叠加的。 还需要指出实际应用中两者可以结合使用。例如，使用Adam作为优化器，同时用LambdaLR进行学习率的整体衰减，这样既保留了每个参数的自适应学习率，又能在训练过程中全局调整学习率，可能提升模型性能。 用户可能的深层需求是了解如何结合不同的学习率调整方法，或者为什么需要同时使用优化器和调度器。这时候需要解释两者的互补性，以及在不同场景下的应用。比如，在训练初期，Adam的自适应学习率帮助模型快速收敛，而后期通过调度器降低学习率可以更精细地调整参数，避免震荡。 最后要确保回答结构清晰，分点说明两者的机制、调整层次、作用对象和应用场景，帮助用户明确区分它们的不同。同时，可能需要提醒用户注意参数设置，比如LambdaLR的函数定义需要合理，避免与Adam的自适应调整产生冲突。</think>--- **`LambdaLR`和`Adam优化器`均可调整学习率，但机制、作用对象和应用目标有本质区别**。以下是详细对比： --- ### **1. 核心机制对比** | 组件 | 动态调整原理 | 作用对象 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------------|--------------------| | **Adam优化器** | **参数级自适应**：根据每个参数的梯度历史（一阶矩和二阶矩），自动调整学习率。例如，梯度震荡大的参数学习率更低。 | 每个参数独立调整 | | **LambdaLR调度器** | **全局学习率缩放**：通过用户自定义函数，按epoch/step对优化器的**基础学习率（如Adam中的$\eta$）**进行整体缩放。 | 所有参数统一调整 | --- ### **2. 具体差异分析** #### **(1) 调整层次不同** - **Adam优化器**： - **内部机制**：在参数更新时，通过$\sqrt{\hat{v}_t}$动态调整每个参数的学习率。 - **公式体现**：$\theta_{t+1} = \theta_t - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} \hat{m}_t$ - *学习率变化由梯度历史决定，无需人工干预*。 - **LambdaLR调度器**： - **外部干预**：在训练过程中，按预设规则修改优化器的**基础学习率$\eta$**。 - *例如*：每10个epoch将$\eta$乘以0.1，或按余弦曲线衰减。 - **代码示例**： ```python lambda_func = lambda epoch: 0.95 ** epoch # 每个epoch衰减5% scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda_func) ``` #### **(2) 作用目标不同** - **Adam**： - 解决**不同参数梯度量级差异**的问题（如稀疏特征与密集特征），通过自适应学习率加速收敛。 - *例如*：对频繁更新的参数降低学习率，对稀疏参数增大学习率。 - **LambdaLR**： - 实现**全局学习率策略**（如预热、衰减），控制整体训练节奏。 - *例如*：训练初期使用较小学习率（预热），后期逐步衰减以稳定收敛。 --- ### **3. 实际应用中的协作关系** - **联合使用场景**： ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 0.95 ** epoch) ``` - **Adam**负责参数级自适应调整； - **LambdaLR**负责全局学习率衰减，两者效果叠加。 - **参数更新流程**： 1. 计算梯度$g_t$； 2. **Adam**根据$g_t$更新参数（内部自适应学习率）； 3. 每个epoch后，**LambdaLR**更新优化器的$\eta$（如从0.001→0.00095）。 --- ### **4. 关键区别总结** | 特性 | Adam优化器 | LambdaLR调度器 | |---------------------|------------------------------------|-----------------------------------| | **调整粒度** | 参数级（每个参数独立） | 全局（所有参数统一） | | **依赖信号** | 梯度历史（$m_t$, $v_t$） | 用户定义的函数（如epoch数） | | **主要目标** | 自适应平衡不同参数的更新速度 | 控制整体学习率变化趋势 | | **是否需要人工设计** | 自动调整（超参数$\beta_1$, $\beta_2$固定） | 需手动设计衰减/增长规则 | --- ### **5. 何时选择哪种方法？** - **优先用Adam**：当参数梯度差异大（如自然语言处理中的稀疏嵌入）时，Adam的自适应机制更关键。 - **补充LambdaLR**：当需要遵循特定学习率策略（如Transformer模型中的预热）时，叠加调度器效果更好。 - **注意冲突**：若LambdaLR的衰减策略过于激进，可能覆盖Adam的自适应优势，需通过实验平衡。
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