ExponentialLR

class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=- 1, verbose=False) [source]

Уменьшает скорость обучения каждого параметра группы на gamma каждый эпоху. При last_epoch=-1, устанавливает начальную скорость обучения как lr.

Параметры:

• optimizer (Optimizer) – Оборачиваемый оптимизатор.
• gamma (float) – Множитель для уменьшения скорости обучения.
• last_epoch (int) – Индекс последней эпохи. По умолчанию: -1.
• verbose (bool) – Если True, выводит сообщение в stdout для каждого обновления. По умолчанию: False.

get_last_lr()

Возвращает последнюю вычисленную скорость обучения текущим планировщиком.

load_state_dict(state_dict)

Загружает состояние планировщика.

Параметры:

state_dict (dict) – состояние планировщика. Должно быть объектом, возвращенным из вызова state_dict().

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

Отображает текущую скорость обучения.

state_dict()

Возвращает состояние планировщика в виде dict.

Он содержит запись для каждой переменной в self.__dict__, которая не является оптимизатором.