keras 自定義schedule_learning rate

自定義一個關于學習率的回調函數

定義函數，可以自定義修改學習率

比如我設定的lr = [0.01, 0.01, 0.001, 0.0001]

epochs = [5, 10, 15, 19, 23]

這跟tensorflow有點不一樣，tensorflow自帶的需要lr比epoch多設定一個

def scheduler(epoch):
	lr = [0.01,  0.01, 0.001, 0.0001]
	epochs = [5, 10, 15, 19, 23]
    if epoch in epochs:
        index_lr = epochs.index(epoch)
        lr_now = lr_inputs[index_lr]
        lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
        K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr_now)
        print("pre_lr {}".format(lr))
        print("lr changed to {}".format(lr_now))
	return K.get_value(self.model.optimizer.lr)

reduce_lr = LearningRateScheduler(scheduler)