基于余弦退火的warm up的pytorch代码实现

以下是基于余弦退火的warm up的PyTorch代码实现：

import math
import torch
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

class CosineAnnealingWarmupLR(LambdaLR):
    def __init__(self, optimizer, T_max, eta_min=0, warmup_steps=0, last_epoch=-1):
        self.T_max = T_max
        self.eta_min = eta_min
        self.warmup_steps = warmup_steps
        super(CosineAnnealingWarmupLR, self).__init__(optimizer, self.lr_lambda, last_epoch)

    def lr_lambda(self, step):
        if step < self.warmup_steps:
            return float(step) / float(max(1, self.warmup_steps)) * self.eta_min
        else:
            return self.eta_min + (1 - self.eta_min) * (
                    1 + math.cos(math.pi * (step - self.warmup_steps) / (self.T_max - self.warmup_steps))) / 2

使用方式：

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义学习率调度程序
scheduler = CosineAnnealingWarmupLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0, warmup_steps=5)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = loss_func(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()

上述代码中，`T_max`是余弦退火的最大周期，`eta_min`是学习率下限，`warmup_steps`是warm up的步数。在使用时，我们需要将这些参数根据具体情况进行调整。