【笔记】pytorch 中学习率调整函数（手动定义一个学习率衰减函数） ： torch.optim.lr_scheduler ..._学习率函数

eg：

注1：

注2：

 注3：

正文：

 

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
import itertools
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
net_2 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
print("******************optimizer_1*********************")
print("optimizer_1.defaults：", optimizer_1.defaults)
print("optimizer_1.param_groups长度：", len(optimizer_1.param_groups))
print("optimizer_1.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_1.param_groups[0].keys())
print()
 
optimizer_2 = torch.optim.Adam([*net_1.parameters(), *net_2.parameters()], lr = initial_lr)
# optimizer_2 = torch.opotim.Adam(itertools.chain(net_1.parameters(), net_2.parameters())) # 和上一行作用相同
print("******************optimizer_2*********************")
print("optimizer_2.defaults：", optimizer_2.defaults)
print("optimizer_2.param_groups长度：", len(optimizer_2.param_groups))
print("optimizer_2.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_2.param_groups[0].keys())
print()
 
optimizer_3 = torch.optim.Adam([{"params": net_1.parameters()}, {"params": net_2.parameters()}], lr = initial_lr)
print("******************optimizer_3*********************")
print("optimizer_3.defaults：", optimizer_3.defaults)
print("optimizer_3.param_groups长度：", len(optimizer_3.param_groups))
print("optimizer_3.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_3.param_groups[0].keys())

 输出为：

******************optimizer_1*********************
optimizer_1.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_1.param_groups长度： 1
optimizer_1.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])
 
******************optimizer_2*********************
optimizer_2.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_2.param_groups长度： 1
optimizer_2.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])
 
******************optimizer_3*********************
optimizer_3.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_3.param_groups长度： 2
optimizer_3.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])
 

2.1   torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = LambdaLR(optimizer_1, lr_lambda=lambda epoch: 1/(epoch+1))
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
for epoch in range(1, 11):
    # train
 
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

 输出：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.050000
第3个epoch的学习率：0.033333
第4个epoch的学习率：0.025000
第5个epoch的学习率：0.020000
第6个epoch的学习率：0.016667
第7个epoch的学习率：0.014286
第8个epoch的学习率：0.012500
第9个epoch的学习率：0.011111
第10个epoch的学习率：0.010000
 

补充：
cycleGAN中使用torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR实现了前niter个epoch用initial_lr为学习率，之后的niter_decay个epoch线性衰减lr，直到最后一个epoch衰减为0。详情参考：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/models/networks.py 的第52~55行。

2.2   torch.optim.lr_scheduler.StepLR

 下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
import itertools
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = StepLR(optimizer_1, step_size=3, gamma=0.1)
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
for epoch in range(1, 11):
    # train
 
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

 

2.3   torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
import itertools
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = MultiStepLR(optimizer_1, milestones=[3, 7], gamma=0.1)
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
for epoch in range(1, 11):
    # train
 
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

 输出为：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.100000
第3个epoch的学习率：0.100000
第4个epoch的学习率：0.010000
第5个epoch的学习率：0.010000
第6个epoch的学习率：0.010000
第7个epoch的学习率：0.010000
第8个epoch的学习率：0.001000
第9个epoch的学习率：0.001000
第10个epoch的学习率：0.001000
 

 

 

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR
import itertools
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = ExponentialLR(optimizer_1, gamma=0.1)
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
for epoch in range(1, 11):
    # train
 
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.010000
第3个epoch的学习率：0.001000
第4个epoch的学习率：0.000100
第5个epoch的学习率：0.000010
第6个epoch的学习率：0.000001
第7个epoch的学习率：0.000000
第8个epoch的学习率：0.000000
第9个epoch的学习率：0.000000
第10个epoch的学习率：0.000000
 

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
import itertools
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = CosineAnnealingLR(optimizer_1, T_max=20)
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
lr_list = [] # 把使用过的lr都保存下来，之后画出它的变化
 
for epoch in range(1, 101):
    # train
 
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    lr_list.append(optimizer_1.param_groups[0]['lr'])
    scheduler_1.step()
 
# 画出lr的变化
plt.plot(list(range(1, 101)), lr_list)
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("lr")
plt.title("learning rate's curve changes as epoch goes on!")
plt.show()

 

 下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
import itertools
 
 
initial_lr = 0.1
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
 
    def forward(self, x):
        pass
 
net_1 = model()
 
optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = ReduceLROnPlateau(optimizer_1, mode='min', factor=0.1, patience=2)
 
print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])
 
for epoch in range(1, 15):
    # train
 
    test = 2
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step(test)

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.100000
第3个epoch的学习率：0.100000
第4个epoch的学习率：0.100000
第5个epoch的学习率：0.010000
第6个epoch的学习率：0.010000
第7个epoch的学习率：0.010000
第8个epoch的学习率：0.001000
第9个epoch的学习率：0.001000
第10个epoch的学习率：0.001000
第11个epoch的学习率：0.000100
第12个epoch的学习率：0.000100
第13个epoch的学习率：0.000100
第14个epoch的学习率：0.000010
 

 附：

pytorch中的学习率调整函数 - 慢行厚积 - 博客园