PyTorch 中如何使用 ExponentialLR？

推荐答案

在 PyTorch 中，ExponentialLR 是一种学习率调度器，用于在每个 epoch 结束时将学习率乘以一个固定的衰减因子。以下是使用 ExponentialLR 的基本步骤：

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本题详细解读

1. ExponentialLR 的作用

ExponentialLR 是一种学习率调度器，它在每个 epoch 结束时将当前学习率乘以一个固定的衰减因子 gamma。这种调度器通常用于在训练过程中逐步降低学习率，以帮助模型更好地收敛。

2. 参数说明

• optimizer: 需要调整学习率的优化器。
• gamma: 学习率的衰减因子，通常是一个小于 1 的正数。例如，gamma=0.9 表示每个 epoch 结束后学习率变为原来的 90%。

3. 使用步骤

1. 定义模型和优化器: 首先需要定义一个模型和一个优化器。
2. 创建 ExponentialLR 调度器: 使用 ExponentialLR 类创建一个调度器对象，传入优化器和衰减因子 gamma。
3. 在训练循环中调用 scheduler.step(): 在每个 epoch 结束时调用 scheduler.step()，以更新学习率。

4. 注意事项

• scheduler.step() 应该在每个 epoch 结束时调用，而不是在每个 batch 结束时调用。
• gamma 的选择会影响学习率的衰减速度，通常需要通过实验来确定最佳值。

通过使用 ExponentialLR，可以有效地在训练过程中调整学习率，从而帮助模型更好地收敛。