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python-3.x - Pytorch1.6 训练时的实际学习率是多少？

问题描述

我想知道训练期间的实际学习率，这是我的代码。

learning_rate = 0.001
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[1, 2], gamma=0.1)


def train(epoch):
    train_loss = 0

    for batch_idx, (input, target) in enumerate(train_loader):
        predict_label = net(input)
        loss = criterion(predict_label, target)
        train_loss += loss.item()

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print(optimizer.param_groups[0]['lr'])

    scheduler.step()
    print(scheduler.state_dict()['_last_lr'])
    print(optimizer.param_groups[0]['lr'])

输出为 0.001、0.0001、0.0001。那么在 optimizer.step() 期间实际的 lr 是什么？0.001 还是 0.0001？谢谢。

标签： python-3.xpytorchlearning-rate

解决方案

重要的部分在这里：

for batch_idx, (input, target) in enumerate(train_loader):
    ...

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(optimizer.param_groups[0]['lr']) #### CURRENT LEARNING RATE

scheduler.step() #step through learning rate
print(scheduler.state_dict()['_last_lr']) #### NEW LEARNING RATE
print(optimizer.param_groups[0]['lr']) #### NEW LEARNING RATE

因为您在 epoch 之后执行调度程序，所以第一个 epoch 的初始值将设置为0.001. 如果您运行多个 epoch，那么它将继续被退火。

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