LR Range Test代码及画图

当进行学习率范围测试（LR Range Test）时，我们需要使用一个较大的学习率，并逐渐增加它，观察损失下降的情况。这样可以帮助我们确定一个合适的学习率范围来训练模型。下面是一个示例的LR Range Test的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 加载数据
train_data = DataLoader(...)
model = Model()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 设置学习率的初始值和增长因子
start_lr = 1e-7
end_lr = 10
num_iterations = 100

# 定义学习率调整函数
def adjust_learning_rate(optimizer, lr):
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

# 执行LR Range Test
lr_values = []
loss_values = []

for i in range(num_iterations):
    # 设置当前学习率
    lr = start_lr * (end_lr / start_lr) ** (i / (num_iterations - 1))
    adjust_learning_rate(optimizer, lr)
    
    # 训练一个批次的数据
    for inputs, targets in train_data:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # 记录学习率和损失值
    lr_values.append(lr)
    loss_values.append(loss.item())
    
# 画图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(lr_values, loss_values)
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Learning Rate')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

这段代码中，我们首先定义了一个简单的模型`Model`，然后加载数据，并定义了损失函数和优化器。接下来，我们设置了学习率的初始值`start_lr`和结束值`end_lr`，以及迭代次数`num_iterations`。在每次迭代中，根据当前迭代次数计算当前学习率，并使用`adjust_learning_rate`函数来更新优化器的学习率。然后，我们训练一个批次的数据，计算损失并进行反向传播和优化。最后，我们记录学习率和损失值，并使用matplotlib库将其可视化。

注意：这只是一个示例代码，具体的LR Range Test的实现可能会因不同的场景而有所不同。你可以根据自己的需求进行相应的修改和调整。