torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR
2019-02-02 15:30
232 查看
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
milestones为一个数组,如 [50,70]. gamma为倍数。如果learning rate开始为0.01 ,则当epoch为50时变为0.001,epoch 为70 时变为0.0001。
当last_epoch=-1,设定为初始lr。
相关文章推荐
- 引用lr_scheduler时报错
- Torch中optim的sgd(Stochastic gradient descent)方法的实现细节
- torch入门笔记14:Torch中optim的sgd(Stochastic gradient descent)方法的实现细节
- torch.optim的灵活使用(包括重写SGD,加上L1正则)
- torch.optim
- Pytorch中的学习率调整lr_scheduler,ReduceLROnPlateau
- pytorch torch.optim.SGD
- pytorch scheduler.step() .to(device)
- torch.optim优化算法理解之optim.Adam()
- PyTorch基本用法(一)——Numpy,Torch对比
- 【性能】Loadrunner(LR)中java协议调用get/post请求,并验证结果脚本
- loadrunner Lr_类函数之lr_convert_string_encoding()
- 机器学习算法——逻辑回归(LR)
- loadrunner Lr_类函数之lr_debug_message()
- pytorch安装
- LR下监控windows系统资源方法
- LR监控Apache资源
- 【DevExpress v17.2新功能预告】DevExpress ASP.NET Scheduler新的自适应功能
- Ubuntu16.04 anaconda pytorch-gpu环境
- 声学特征变换 fMLLR