pytorch 余弦衰减

PyTorch中的余弦衰减学习率策略是指在训练过程中，学习率按照余弦函数的形式进行衰减。这种策略在论文"Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts"中首次提出，并被广泛应用于深度学习中。

余弦衰减策略的原理是根据余弦函数的特性，学习率在训练的前期较大，有利于快速收敛，然后逐渐减小，有助于细致调整模型参数。这种衰减方式可以使模型在训练过程中逐渐变得更加稳定。

在PyTorch中，可以使用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min, last_epoch=-1)函数来实现余弦衰减策略。其中，optimizer是优化器，T_max是一个周期的长度，eta_min是学习率的最小值，last_epoch是当前训练的轮数。通过设置这些参数，可以控制余弦衰减策略的效果。

下面是一个使用余弦衰减策略的例子：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0.01)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

在这个例子中，优化器使用了随机梯度下降（SGD）算法，初始学习率为0.1。每个周期的长度设置为10，学习率最小值为0.01。在每个训练轮数结束后，调用scheduler.step()来更新学习率。通过这种方式，可以实现余弦衰减的效果。
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