MultiplicativeLR

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

將每個引數組的學習率乘以指定函式中給出的因子。

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。

• lr_lambda (function 或 list) – 一個函式，根據整數引數 epoch 計算乘法因子，或者是一個此類函式的列表，每個函式對應 optimizer.param_groups 中的一個組。

• last_epoch (int) – 最後一個 epoch 的索引。預設值：-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) – scheduler 狀態。應該是呼叫 state_dict() 返回的物件。

state_dict()

返回排程器狀態，作為一個 dict。

它包含 self.__dict__ 中所有非最佳化器變數的一個條目。學習率 lambda 函式僅在它們是可呼叫物件時儲存，而不是在它們是函式或 lambda 時儲存。

返回型別

dict[str, Any]

step(epoch=None)

執行一步。