SWALR

class torch.optim.swa_utils.SWALR(optimizer, swa_lr, anneal_epochs=10, anneal_strategy='cos', last_epoch=-1)

将每个参数组中的学习率退火到固定值。

此学习率调度器旨在与随机权重平均 (SWA) 方法一起使用（参见 torch.optim.swa_utils.AveragedModel）。

参数

• optimizer (torch.optim.Optimizer) – 包装的优化器

• swa_lrs (float 或 list) – 所有参数组的学习率值，或每个组的单独学习率值。

• annealing_epochs (int) – 退火阶段的轮数（默认值：10）

• annealing_strategy (str) – “cos” 或 “linear”；指定退火策略：“cos” 表示余弦退火，“linear” 表示线性退火（默认值：“cos”）

• last_epoch (int) – 上一轮的索引（默认值：-1）

SWALR 调度器可以与其他调度器一起使用，以便在训练后期切换到恒定的学习率，如下面的示例所示。

示例

>>> loader, optimizer, model = ...
>>> lr_lambda = lambda epoch: 0.9
>>> scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizer,
>>>        lr_lambda=lr_lambda)
>>> swa_scheduler = torch.optim.swa_utils.SWALR(optimizer,
>>>        anneal_strategy="linear", anneal_epochs=20, swa_lr=0.05)
>>> swa_start = 160
>>> for i in range(300):
>>>      for input, target in loader:
>>>          optimizer.zero_grad()
>>>          loss_fn(model(input), target).backward()
>>>          optimizer.step()
>>>      if i > swa_start:
>>>          swa_scheduler.step()
>>>      else:
>>>          scheduler.step()

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()

获取学习率。

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 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。