在PyTorch中，可以通过以下几种方式来调整学习率：
- 使用torch.optim.lr_scheduler模块中的学习率调度器来自动调整学习率。可以选择不同的学习率调度策略，如StepLR、ReduceLROnPlateau、CosineAnnealingLR等。在每个epoch或batch结束时，调用学习率调度器的step方法即可更新学习率。
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
...
scheduler.step()
- 手动设置学习率。可以在训练过程中根据需要手动调整学习率，例如在特定的epoch或条件下改变学习率。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
...
if epoch == 30:
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = 0.01
- 使用torch.optim模块中的optimizer.param_groups来调整学习率。通过修改optimizer.param_groups中的lr参数来更新学习率。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
for epoch in range(num_epochs):
...
if epoch % 10 == 0:
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] *= 0.1
以上是几种常见的调整学习率的方法，在训练神经网络时可以根据实际情况选择合适的方式调整学习率。
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