MultiplicativeLR

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

将每个参数组的学习率乘以指定函数中给出的因子。

当 last_epoch=-1 时，将初始学习率设置为学习率。

参数

• optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。

• lr_lambda (function or list) – 一个函数，给定一个整数参数 epoch 计算乘性因子，或者一个这样的函数列表，对应 optimizer.param_groups 中的每个组。

• last_epoch (int) – 上一个 epoch 的索引。默认值：-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()

返回当前调度器计算的上一个学习率。

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。应为一个由 state_dict() 调用返回的对象。

state_dict()

将调度器的状态作为 dict 返回。

它包含 self.__dict__ 中除优化器以外的每个变量的条目。学习率 lambda 函数只有在它们是可调用对象时才会被保存，而不是函数或 lambda 表达式时。

step(epoch=None)

执行一步。