本文簡要介紹python語言中 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts.step
的用法。
用法:
step(epoch=None)
每次批量更新後都可以調用步驟
示例
>>> scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult) >>> iters = len(dataloader) >>> for epoch in range(20): >>> for i, sample in enumerate(dataloader): >>> inputs, labels = sample['inputs'], sample['labels'] >>> optimizer.zero_grad() >>> outputs = net(inputs) >>> loss = criterion(outputs, labels) >>> loss.backward() >>> optimizer.step() >>> scheduler.step(epoch + i / iters)
該函數可以以交錯方式調用。
示例
>>> scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult) >>> for epoch in range(20): >>> scheduler.step() >>> scheduler.step(26) >>> scheduler.step() # scheduler.step(27), instead of scheduler(20)
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts.step。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。