MultiplicativeLR

class torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)

將每個引數組的學習率乘以指定函式中給出的因子。

當 last_epoch=-1 時，將初始學習率設定為學習率。

引數

• optimizer (Optimizer) – 包裝的最佳化器。

• lr_lambda (function or list) – 一個函式，給定一個整數引數 epoch 計算乘性因子，或者一個這樣的函式列表，對應 optimizer.param_groups 中的每個組。

• last_epoch (int) – 上一個 epoch 的索引。預設值：-1。

示例

>>> lmbda = lambda epoch: 0.95
>>> scheduler = MultiplicativeLR(optimizer, lr_lambda=lmbda)
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()

get_last_lr()

返回當前排程器計算的上一個學習率。

返回型別

list[float]

get_lr()

計算每個引數組的學習率。

load_state_dict(state_dict)

載入排程器的狀態。

引數

state_dict (dict) – 排程器狀態。應為一個由 state_dict() 呼叫返回的物件。

state_dict()

將排程器的狀態作為 dict 返回。

它包含 self.__dict__ 中除最佳化器以外的每個變數的條目。學習率 lambda 函式只有在它們是可呼叫物件時才會被儲存，而不是函式或 lambda 表示式時。

step(epoch=None)

執行一步。