ExponentialLR

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

每輪（epoch）將每個引數組的學習率乘以 gamma 進行衰減。

當 last_epoch=-1 時，將初始學習率設定為 lr。

引數

• optimizer (Optimizer) – 包裝的最佳化器。

• gamma (float) – 學習率衰減的乘法因子。

• last_epoch (int) – 最後一個 epoch 的索引。預設值：-1。

示例

>>> scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()

get_last_lr()

返回當前排程器計算的最後一個學習率。

返回型別

list[float]

get_lr()

計算每個引數組的學習率。

返回型別

list[float]

load_state_dict(state_dict)

載入排程器的狀態。

引數

state_dict (dict) – 排程器狀態。應該是對 state_dict() 的一次呼叫返回的物件。

state_dict()

返回排程器狀態，作為一個 dict。

它包含 self.__dict__ 中除最佳化器之外的所有變數的條目。

返回型別

dict[str, Any]

step(epoch=None)

執行一步。