1.官方介绍

  torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR表示按需求有外部设置调整学习率。具体参数如下：

• $optimizer(Optimizer)$：优化器
• $milestones(list)$：$lr$改变时的epoch数目
• $gamma(float)$：学习率调整倍数，默认为$0.1$，即下降$10$倍
• $last\_epoch(list)$：从last_start开始后记录了多少个$epoch$，默认为$-1$

2.代码实例

  假定优化器使用的学习率为$lr=0.06$，在第40轮时候变成$lr=0.006$，在第$100$轮的时候变成$lr=0.0006$，具体的代码实例如下所示：

>>> scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[40,100], gamma=0.1)
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()

  在指定的$epoch$值，如$[5,20,25,80]$处对学习率进行衰减完整的代码展示如下所示：

model = AlexNet(num_classes=2)
optimizer = optim.SGD(params = model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[5,20,25,80], gamma=0.1)

plt.figure()
x = list(range(100))
y = []

for epoch in range(100):
    scheduler.step()
    lr = scheduler.get_lr()
    print(epoch, scheduler.get_lr()[0])
    y.append(scheduler.get_lr()[0])
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("learning rate")
plt.plot(x,y)