ExponentialLR

class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1, verbose='deprecated')

每个 epoch 按 gamma 衰减每个参数组的学习率。

当 last_epoch=-1 时，将初始 lr 设置为 lr。

参数

• optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。

• gamma (float) – 学习率衰减的乘法因子。

• last_epoch (int) – 上个 epoch 的索引。默认值：-1。

• verbose (bool | str) –

  如果 True，则为每次更新向标准输出打印消息。默认值：False。

  自版本 2.2 起已弃用： verbose 已弃用。请使用 get_last_lr() 访问学习率。

get_last_lr()

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()

计算每个参数组的学习率。

load_state_dict(state_dict)

加载调度器的状态。

参数

state_dict (dict) – 调度器状态。应为从调用 state_dict() 返回的对象。

print_lr(is_verbose, group, lr, epoch=None)

显示当前学习率。

自版本 2.4 起已弃用： print_lr() 已弃用。请使用 get_last_lr() 访问学习率。

state_dict()

将调度器的状态作为 dict 返回。

它包含 self.__dict__ 中每个变量的条目，这些变量不是优化器。

step(epoch=None)

执行一步。