在MXNet中,可以通过自定义回调函数来监控学习率的值。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数,可以用于执行一些额外的操作或记录训练过程中的信息。
要在回调中监控学习率的值,可以使用LearningRateScheduler
回调函数。LearningRateScheduler
可以根据指定的策略动态地调整学习率,并在每个学习率更新时调用回调函数。
以下是一个示例代码,演示如何在回调中监控学习率的值:
import mxnet as mx
# 自定义回调函数
def lr_callback(epoch, learning_rate):
print("Epoch {}, Learning Rate {}".format(epoch, learning_rate))
# 创建学习率调度器
lr_scheduler = mx.lr_scheduler.FactorScheduler(step=10, factor=0.5)
# 创建训练器
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.1, 'lr_scheduler': lr_scheduler})
# 训练过程中使用回调函数
for epoch in range(100):
# 训练代码...
trainer.step(batch_size)
# 获取当前学习率
current_lr = trainer.learning_rate
# 调用回调函数
lr_callback(epoch, current_lr)
在上述代码中,我们首先定义了一个自定义的回调函数lr_callback
,它接收当前的训练轮数和学习率作为参数,并在每个训练轮数结束时打印学习率的值。
然后,我们创建了一个学习率调度器lr_scheduler
,使用FactorScheduler
策略,每10个训练轮数将学习率乘以0.5。
接下来,我们创建了一个训练器trainer
,并将学习率调度器传递给它。
最后,在训练过程中,我们通过trainer.step(batch_size)
更新模型参数,并获取当前的学习率。然后,我们调用回调函数lr_callback
,将当前的训练轮数和学习率传递给它。
这样,每个训练轮数结束时,回调函数将打印当前的学习率。
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