cosine annealing scheduler

Cosine Annealing Scheduler是一种学习率调度器，它可以在训练过程中动态地调整学习率，以提高模型的性能。它通过将学习率从最大值逐渐降低到最小值，然后再逐渐增加回最大值的方式来调整学习率。这种方式可以帮助模型更好地适应数据集，并避免过拟合。

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cosine annealing scheduler代码

以下是一个简单的 cosine annealing scheduler 代码示例：

import math
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

class CosineAnnealingLRWithRestarts(lr_scheduler.CosineAnnealingLR):
    def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1):
        self.T_mult = T_mult
        self.T_max_restart = T_max
        self.eta_min = eta_min
        self.restarts = 0
        super(CosineAnnealingLRWithRestarts, self).__init__(optimizer, T_max, eta_min, last_epoch)

    def get_lr(self):
        if self.last_epoch == self.T_max_restart:
            self.last_epoch = 0
            self.T_max_restart = self.T_max_restart * self.T_mult
            self.restarts += 1
        return [self.eta_min + (base_lr - self.eta_min) *
                (1 + math.cos(math.pi * self.last_epoch / self.T_max_restart)) / 2
                for base_lr in self.base_lrs]

这个代码是基于 PyTorch 的 cosine annealing scheduler 实现的，它还包括了重启机制，可以在训练过程中多次重启 cosine annealing scheduler。

解读这段代码：lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)，它是如何进行学习率下降的？

这段代码中调用了 `get_lr_scheduler()` 函数来生成一个学习率调度器，该函数接受四个参数：`lr_decay_type`、`Init_lr_fit`、`Min_lr_fit`、`UnFreeze_Epoch`。其中：

- `lr_decay_type` 表示学习率下降的方式，可以是 step、cosine、poly 等方式；
- `Init_lr_fit` 表示初始学习率；
- `Min_lr_fit` 表示最小学习率；
- `UnFreeze_Epoch` 表示训练到哪个 epoch 时进行权重解冻。

具体的学习率下降方式取决于 `lr_decay_type` 参数。例如，如果 `lr_decay_type` 为 step，则学习率下降方式为 “step 模式”，即每经过 `step_size` 个 epoch，学习率就会乘以 `gamma`。具体实现如下：

if lr_decay_type == 'step':
    lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=lr_decay_step, gamma=lr_decay_gamma)

如果 `lr_decay_type` 为 cosine，则学习率下降方式为 “余弦退火”（cosine annealing），即学习率会在每个 epoch 结束时根据余弦函数进行更新。具体实现如下：

elif lr_decay_type == 'cosine':
    lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=Min_lr_fit)

如果 `lr_decay_type` 为 poly，则学习率下降方式为 “多项式退火”（polynomial decay），即学习率根据多项式函数进行更新。具体实现如下：

elif lr_decay_type == 'poly':
    lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: pow((1 - epoch / epochs), 0.9))

总之，`get_lr_scheduler()` 函数根据不同的参数生成不同的学习率调度器，从而实现不同的学习率下降方式。在训练过程中，每个 epoch 结束后会调用学习率调度器来更新学习率。