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文章目录引言一、什么是优化器？二、optimizer的基本属性三、optimizer的基本方法四、方法实例1.optimizer.step()2. optimizer.zero_grad()3. optimizer.add_param_group()4. optimizer.state_dict()5. optimizer.load_state_dict()五、优化器中的常用参数1.learni
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2023-08-06 13:29:37
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优化器 参考：PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自
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2023-08-12 23:38:18
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1、简介APScheduler是一个 Python 定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及 crontab 类型的任务，并且可以持久化任务、并以 daemon 方式运行应用。2、APScheduler四个组件APScheduler 四个组件分别为：触发器(trigger)，作业存储(job store)，执行器(executor)，调度器(scheduler)。触发器(t
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2024-05-19 07:42:29
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The last_epoch parameter is used when resuming training and you want to start the scheduler where it left off earlier. Its value is increased every ti
原创
2021-07-09 14:37:33
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使用场景：不同的学校，都有一个或多个多个负责人需要接收到教师早上到校的记录。不同学校的接收时间不相同，可以灵活配置。
以上使用场景，简单的Timer定时器也可以满足程序的需求。自己写一个定时任务的连接池，记录对应时间的触发，传入参数，执行程序时需要知道是哪个学校触发的执行。
以上的使用场景，有现成的轮
# PyTorch Learning Rate Scheduler: A Guide with Examples
## Introduction
When training deep learning models, finding the optimal learning rate is crucial for achieving good
原创
2023-09-25 00:46:36
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for i in range(10): lr1=lr scheduler.step() lr2=scheduler.get_last_lr() print(lr1,lr2) lr是最开始的学习率。 输出: 0.0001 [0.0001]0.0001 [0.0001]0.0001 [1e-05]0.0 ...
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2021-10-11 12:53:00
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二、梯度下降算法课程链接：Pytorch 深度学习实践——梯度下降算法
1、梯度下降算法的合理性①梯度下降算法实际上是一种贪心算法，因此可以找到局部最优点，但是无法保证找到全局最优点。又由于深度学习中的loss函数通常不存在很多的局部最优点，并且还可以通过改变学习率来进行多次实验，因此可以采用梯度下降算法来解决大部分深度学习的问题。②如果遇到鞍点：gradient=0，那么迭代无法继续，这是梯度下
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2024-01-21 10:17:26
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随着网络训练 iteration 的深入，应该对学习率进行调整，以寄希望找到 Global Minima ，在 PyTorch 中的 torch.optim.lr_scheduler 提供了非常多的学习率调整方法，下面将逐一介绍。 目 录1. StepLR2. MultiStepLR3. ExponentialLR4. MultiplicativeLR5. CosineAnnealingLR6.
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2024-01-12 05:52:32
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定
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2023-11-26 10:43:18
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kbmMW Scheduler提供了一个方法InAMoment，由于没有找到调用的例子，只好查看代码，原来这个方法与RunNow差不多，是立即执行一个方法，并且在主线程中。 看上面的写法，可以用来更新GUI，同RunNow一样，是无法配置的。 参考以前写的内容，在这里，理解Scheduler.Run
原创
2021-07-29 15:55:28
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学习率调整策略学习率直接控制参数更新的步伐。 通常在训练中，一开始学习率可以给的比较大，让参数更新的步伐大一些。后期，让学习率小一些，让参数更新的步伐小一些。 学习率调整是以epoch为周期的。千万不要在iteration中。 在pytorch中提供了很好的学习率调整策略。这六种策略都是继承于_LRScheduler这个基类。所以，我们先来学这个类的基本属性和基本方法。 optimizer:关联的
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2023-11-28 02:35:56
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torch.optim.lr_scheduler 模块提供了一些根据 epoch 迭代次数来调整学习率 lr 的方法。为了能够让损失函数最终达到收敛的效果，通常 lr 随着迭代次数的增加而减小时能够得到较好的效果。torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。 详情见https://pytorch.org/
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2023-12-18 23:06:33
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# 项目方案：在PyTorch中使用学习率调度器（Scheduler）
## 引言
在深度学习模型的训练过程中，合理地调整学习率可以显著提高模型的收敛速度和最终性能。PyTorch提供了一系列灵活的学习率调度器（Scheduler），我们可以通过这些调度器来动态调整学习率。本文将介绍在PyTorch中使用scheduler的基本原理和具体示例，帮助用户更好地运用学习率调度器。
## 学习率调
使用kbmMW Scheduler做定时任务，是一件非常爽的工作，看完下面的内容相信你也能同样爽！ 什么是cron，参考 详解定时任务中的 cron 表达式 kbmMW Scheduler支持cron，可以按cron执行任务。看代码： KeepLiveScheduledEvent := Schedu
原创
2024-03-18 16:38:19
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Pytorch构建网络细节总结optimizer.step() 和 scheduler.step() 的区别定义：区别：.to(device)与.cuda()的区别.to(device) 可以指定CPU 或者GPU.cuda() 只能指定GPUmodel.train() 和 model.eval() 原理与用法功能：Dropout在CNN结构中逐渐弃用及原因optimizer.zero_grad
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2024-03-30 21:22:51
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torch.optim.lr_scheduler 提供了一些基于 epoch 调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-5)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.xxx()
for epoch
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2024-01-27 20:26:56
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LR_schedulerLR_scheduler是用于调节学习率lr的，在代码中，我们经常看到这样的一行代码 scheduler.step() 通过这行代码来实现lr的更新的，那么其中的底层原理是什么呢？我们就进去看看在pytorch代码中，各种类型scheduler大多基于_LRScheduler类我们就看看这个类的step()函数到底干了什么 def st
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2024-06-30 09:50:50
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摘要这个版本的代码是非常的简洁，loss的定义和训练部分写法也与目标分类十分相近，所以学习难度降低不少，能省的代码全部省掉，最主要的目标让大家了解目标检测的本质，会写训练和检测测试部分就可以，缺少mAP计算，这部分我会在单独讲解。focal loss定义在前二章文章中，第一篇主要是讲解retinanet提取出来5种特征图用来进行预测，第二篇讲解数据处理成我们需要预测的label，就是为了方便进入l
