LRScheduler

class torch.optim.lr_scheduler.LRScheduler(optimizer, last_epoch=-1) [исходный код]

Базовый класс для всех планировщиков скорости обучения.

В подклассах реализуется get_lr(); при необходимости они переопределяют step(), чтобы задать поведение планировщика.

Параметры:

• optimizer (Optimizer) – Оптимизатор, скорость обучения которого будет изменять этот планировщик.
• last_epoch (int) – Индекс последней эпохи, обработанной планировщиком. Используйте -1 (значение по умолчанию) для инициализации планировщика. Используйте значение, отличное от значения по умолчанию, только при восстановлении планировщика из сохранённой контрольной точки.

Предупреждение

При инициализации планировщика перезаписываются param_group["lr"]s его оптимизатора. При восстановлении контрольной точки инициализируйте планировщик до вызова метода load_state_dict() оптимизатора, чтобы не перезаписать загруженные скорости обучения.

get_last_lr() [исходный код]

Получить последние скорости обучения, рассчитанные этим планировщиком.

Возвращает:

list скоростей обучения с элементами для каждого param_groups оптимизатора, типы которых совпадают с типами их group["lr"]s.

Тип возвращаемого значения:

list[float | Tensor]

Примечание

Возвращаемые Tensor являются копиями и никогда не ссылаются на group["lr"]s оптимизатора.

get_lr() [исходный код]

Рассчитать следующую скорость обучения для каждого param_groups оптимизатора.

Возвращает:

list скоростей обучения для каждого param_groups оптимизатора, типы которых совпадают с типами их текущих group["lr"]s.

Тип возвращаемого значения:

list[float | Tensor]

Примечание

Чтобы получить последнюю скорость обучения, используйте вместо этого get_last_lr().

Примечание

Возвращаемые Tensor являются копиями и никогда не ссылаются на group["lr"]s оптимизатора.

load_state_dict(state_dict) [исходный код]

Загрузить состояние планировщика.

Параметры:

state_dict (dict) – Состояние планировщика. Должен быть объектом, возвращённым вызовом state_dict().

state_dict() [исходный код]

Вернуть состояние планировщика в виде dict.

Словарь содержит запись для каждой переменной в self.__dict__, кроме оптимизатора.

Тип возвращаемого значения:

dict[str, Any]

step(epoch=None) [исходный код]

Выполнить шаг планировщика.

Параметры:

epoch (int, необязательный) –

Устарело начиная с версии 1.4: Если указано, устанавливает last_epoch в значение epoch и использует _get_closed_form_lr(), если он доступен. Эта возможность поддерживается не во всех случаях. Вместо этого вызывайте step() без аргументов.

Примечание

Вызывайте этот метод после вызова метода step() оптимизатора.