紧跟潮流：使用PyTorch动态调整学习率

2023-10-09 08:21:33

好的，以下是根据你的输入使用螺旋创作器生成的文章：

使用PyTorch优化神经网络学习率是提升机器学习性能关键一步。在不同训练阶段使用不同学习率能提升算法收敛速度。本文将介绍如何使用PyTorch动态调整学习率，提供直观步骤和代码示例，帮助初学者和专业人士实现学习率优化。

深度学习如同美食烹饪，讲求时机的把握和节奏的变换。就好似炖排骨，需要先大火全局加热，紧接着中火炖出营养，最后转小火收汁。这种变速操作其实就是动态调整学习率的精髓。本文将逐步探究如何在PyTorch中实现这一操作，助力你的深度学习旅程更加顺畅。

1. 自定义根据 epoch 改变学习率

lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30))
for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] = lr

注释：在调用此函数时需要输入所用的 optimizer 以及对 learning rate 的调整函数。比如，上例的 learning rate 是每 30 个 epoch 减少为原先的十分之一。

2. 使用预设的学习率调整策略

PyTorch 提供了一个学习率调整类，允许用户使用预定义的策略来动态调整学习率。

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
    optimizer,
    mode='min',
    factor=0.1,
    patience=10,
    verbose=True,
)

# 使用 Learning Rate Scheduler
scheduler.step(val_loss)

上述代码使用 ReduceLROnPlateau 作为学习率调整策略，当验证损失在 10 个 epoch 内没有减少时，学习率将减少为原先的十分之一。

3. 使用自定义学习率调整策略

class CustomLR(torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler):
    def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1, verbose=False):
        super(CustomLR, self).__init__(optimizer, last_epoch, verbose)

    def get_lr(self):
        return [base_lr * (0.1 ** (epoch // step_size))]

# 使用自定义学习率调整策略
scheduler = CustomLR(optimizer)
scheduler.step()