调整学习率-torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR（）方法

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optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=opt.lr_g, betas=(opt.beta1, 0.999))

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer=optimizerG,milestones=[1600],gamma=opt.gamma)

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
milestones为一个数组，如 [50,70]. gamma为倍数。如果learning rate开始为0.01 ，则当epoch为50时变为0.001，epoch 为70 时变为0.0001。
当last_epoch=-1,设定为初始lr。

参考博客：

https://blog.csdn.net/qq_41872630/article/details/86749972

调整学习率-torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR（）方法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shuangcao/p/12127506.html