Callback de modification du taux d'apprentissage

🌐

Learning rate scheduler callback

Initialisation et exécution des torch::lr_scheduler()s.

Utilisation

luz_callback_lr_scheduler(
  lr_scheduler,
  ...,
  call_on = "on_epoch_end",
  opt_name = NULL
)

Arguments

lr_scheduler

Un torch::lr_scheduler() qui sera initialisé avec l'optimiseur et les paramètres ... .

...

Arguments supplémentaires passés avec l'optimiseur à lr_scheduler.

call_on

Le point d'arrêt du callback auquel scheduler$step() est appelé. Par défaut c'est 'on_epoch_end'. Voir luz_callback() pour plus d'informations.

opt_name

Nom de l'optimiseur qui sera affecté par ce callback. Doit correspondre au nom donné dans set_optimizers. Si votre module a un seul optimiseur, opt_name n'est pas utilisé.

Valeur de retour

Un générateur luz_callback().

Voir également

Autres luz_callbacks: luz_callback_auto_resume(), luz_callback_csv_logger(), luz_callback_early_stopping(), luz_callback_keep_best_model(), luz_callback_lr_scheduler(), luz_callback_metrics(), luz_callback_mixed_precision(), luz_callback_mixup(), luz_callback_model_checkpoint(), luz_callback_profile(), luz_callback_progress(), luz_callback_resume_from_checkpoint(), luz_callback_train_valid(), luz_callback()

Exemples

if (torch::torch_is_installed()) {
cb <- luz_callback_lr_scheduler(torch::lr_step, step_size = 30)
}
#> Error in luz_callback_lr_scheduler(torch::lr_step, step_size = 30): impossible de trouver la fonction "luz_callback_lr_scheduler"