ExponentialLR

class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1, verbose='deprecated')

每個 epoch 將每個參數群組的學習率以 gamma 衰減。

當 last_epoch=-1 時，將初始 lr 設定為 lr。

參數

• optimizer (Optimizer) – 包裝的優化器。

• gamma (float) – 學習率衰減的乘法因子。

• last_epoch (int) – 最後一個 epoch 的索引。預設值：-1。

• verbose (bool | str) –

  如果 True，則為每個更新印出一條訊息到 stdout。預設值：False。

  自 2.2 版本起已棄用：verbose 已棄用。請使用 get_last_lr() 來存取學習率。

get_last_lr()

傳回目前 scheduler 計算出的最後一個學習率。

傳回類型

List[float]

get_lr()

計算每個參數群組的學習率。

load_state_dict(state_dict)

載入 scheduler 的狀態。

參數

state_dict (dict) – scheduler 狀態。應該是從呼叫 state_dict() 傳回的物件。

print_lr(is_verbose, group, lr, epoch=None)

顯示當前的學習率。

自 2.4 版本起已棄用：print_lr() 已棄用。請使用 get_last_lr() 來存取學習率。

state_dict()

將 scheduler 的狀態傳回為 dict。

它包含 self.__dict__ 中每個不是 optimizer 的變數的條目。

step(epoch=None)

執行一步。