pytorch中Schedule与warmup_steps的用法说明

下面是关于“pytorch中Schedule与warmup_steps的用法说明”的完整攻略：

Schedule与warmup_steps的概念

在深度学习训练中，学习率的大小对模型的训练效果非常重要，过高的学习率可能导致模型在训练过程中发散，而过低的学习率可能导致模型收敛速度过慢，或者收敛到局部最优解而无法得到全局最优解。

Schedule与warmup_steps是针对学习率进行控制的两种常用方法。Schedule指的是学习率在训练过程中随着模型迭代次数的增加而逐渐减小，而warmup_steps指的是在训练的前几个epoch中，逐渐提高学习率的过程。

Schedule的使用

在pytorch中，可以使用torch.optim.lr_scheduler来实现学习率的Schedule。其中比较常用的有StepLR和ReduceLROnPlateau两种。下面分别进行详细介绍。

StepLR

StepLR表示在训练过程中按照一个固定的步长降低学习率。它的构造函数如下：

torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma, last_epoch=-1, verbose=False)

其中，optimizer为要更新的优化器对象；step_size表示降低学习率的步长，即每经过多少个epoch后降低学习率；gamma表示每次降低学习率的倍数。

StepLR的使用示例如下：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
for epoch in range(10):
    scheduler.step()
    train(...)
    validate(...)

上面的代码表示，在每5个epoch之后，将学习率降低为原来的10%。

ReduceLROnPlateau

ReduceLROnPlateau表示在损失函数不再降低时，即出现“平台期”时，降低学习率。它的构造函数如下：

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, 
    verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)

其中，optimizer为要更新的优化器对象；mode表示监测指标的模式，比如'min'表示监测损失函数的最小值，'max'表示监测准确率的最大值；factor表示每次调整学习率的倍数；patience表示如果指标在patience个epoch中没有提升，则进行学习率调整；cooldown表示降低学习率后等待的epoch数，在这之后恢复正常更新；min_lr表示学习率的下限。

ReduceLROnPlateau的使用示例如下：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)
for epoch in range(100):
    train(...)
    val_loss = validate(...)
    scheduler.step(val_loss)

上面的代码表示，当每10个epoch中损失函数没有降低时，将学习率降低为原来的10%。

warmup_steps的使用

在学习率调整的前几个epoch中，往往需要逐渐增加学习率，以避免模型收敛过慢或收敛到局部最优解。这个过程叫做“warmup”。

在pytorch中，可以通过编写自定义lr_scheduler实现warmup。一个常用的自定义方式是先设置一个较小的学习率，在指定的epoch之前，每个epoch增加一定的步长，直到达到初始学习率。下面给出具体实现方式。

class WarmupLR:
    def __init__(self, optimizer, warmup_steps, init_lr, last_epoch=-1):
        self.optimizer = optimizer
        self.warmup_steps = warmup_steps
        self.init_lr = init_lr
        self.last_epoch = last_epoch
        self.step_num = 0

    def get_lr(self):
        self.step_num += 1
        if self.step_num <= self.warmup_steps:
            return self.init_lr * self.step_num / self.warmup_steps
        else:
            return self.init_lr

    def step(self, epoch=None):
        if epoch is None:
            epoch = self.last_epoch + 1
        self.last_epoch = epoch
        lr = self.get_lr()
        for param_group in self.optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = lr

上面定义了一个WarmupLR类，它包含了get_lr和step两个方法。其中get_lr方法实现了warmup过程，返回在该epoch应该应用的学习率；step方法则通过获取当前epoch的方式更新学习率。

下面给出一个使用示例：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
warmup_scheduler = WarmupLR(optimizer, 10, 0.001)
regular_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

for epoch in range(20):
    warmup_scheduler.step(epoch)
    train(...)
    validate(...)
    regular_scheduler.step()

上面的代码表示，在前10个epoch中，学习率从0.001逐渐增加到0.01，然后开始正常降低学习率。

至此，“pytorch中Schedule与warmup_steps的用法说明”攻略完成。