ExponentialLR¶ class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)[来源][来源]¶ 按 gamma 值每 epoch 衰减每个参数组的学习率。 当 last_epoch=-1 时,将初始学习率设置为 lr。 参数 optimizer (Optimizer) – 被包装的优化器。 gamma (float) – 学习率衰减的乘法因子。 last_epoch (int) – 上一 epoch 的索引。默认值: -1。 get_last_lr()[来源]¶ 返回当前调度器计算的最后一个学习率。 返回类型 list[float] get_lr()[来源][来源]¶ 计算每个参数组的学习率。 load_state_dict(state_dict)[来源]¶ 加载调度器的状态。 参数 state_dict (dict) – 调度器状态。应为调用 state_dict() 返回的对象。 state_dict()[来源]¶ 以 dict 形式返回调度器的状态。 它包含 self.__dict__ 中除优化器之外的每个变量的条目。 step(epoch=None)[来源]¶ 执行一步。