首页"The verbose parameter is deprecated. Please use get_last_lr() " "to access the learning rate."

"The verbose parameter is deprecated. Please use get_last_lr() " "to access the learning rate."

时间: 2025-03-29 13:15:14 浏览: 586

### 如何处理 `verbose` 参数被弃用的问题并使用 `get_last_lr` 方法访问学习率自 PyTorch 版本 2.2 起，`verbose` 参数已被弃用[^1]。为了替代这一功能，可以使用 `get_last_lr()` 方法来获取当前的学习率。 #### 使用 `get_last_lr` 方法 `get_last_lr()` 是一个用于返回最近一次更新后的学习率的方法。它适用于大多数内置的调度器类（除了某些特殊情况下的调度器如 `ReduceLROnPlateau`[^4]）。以下是具体实现方式： ```python import torch from torch import optim # 定义模型和优化器 model = torch.nn.Linear(10, 1) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 创建 ExponentialLR 调度器 scheduler = optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) # 获取初始学习率 print(f'Initial Learning Rate: {scheduler.get_last_lr()}') # 输出初始学习率 # 更新学习率 for epoch in range(5): scheduler.step() current_lr = scheduler.get_last_lr()[0] print(f'Epoch [{epoch+1}]: Current Learning Rate is {current_lr}') ``` 上述代码展示了如何通过调用 `get_last_lr()` 来动态监控每次迭代中的学习率变化情况。需要注意的是，对于多参数组的情况，`get_last_lr()` 返回的是一个列表形式的结果，其中每个元素对应于不同参数组的学习率[^3]。 #### 关于 `ReduceLROnPlateau` 值得注意的是，在尝试对 `ReduceLROnPlateau` 类型的对象应用此方法时可能会遇到错误提示：“AttributeError: 'ReduceLROnPlateau' object has no attribute 'get_last_lr'”。这是因为该特定类型的调度器并未提供此类接口函数。如果需要查看其内部状态，则需手动查询 optimizer 的 param_groups 属性获得最新设置好的学习速率值。 ---

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