指数衰减学习率

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

每个 epoch 将每个参数组的学习率衰减 gamma 倍。

当 last_epoch=-1 时，将初始学习率设置为 lr。

参数

• optimizer (优化器) – 包装的优化器。

• gamma (浮点数) – 学习率衰减的乘法因子。

• last_epoch (整数) – 最后一个 epoch 的索引。默认值：-1。

• verbose (布尔值 | 字符串) –

  如果为 True，则为每次更新打印一条消息到标准输出。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()

返回当前调度程序计算的最后一个学习率。

返回类型

列表[浮点数]

get_lr()

计算每个参数组的学习率。

load_state_dict(state_dict)

加载调度程序的状态。

参数

state_dict (字典) – 调度程序状态。应为 state_dict() 调用返回的对象。

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()

将调度程序的状态作为 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。