transformer怎么预热

预热是指在训练神经网络时，先使用较小的学习率进行一定步数的训练，然后再逐渐增加学习率，以避免模型在训练初期出现不稳定的情况。在Transformer模型中，预热通常是指在训练过程中，先使用较小的学习率进行一定步数的训练，然后再逐渐增加学习率，以避免模型在训练初期出现不稳定的情况。

具体来说，在使用Transformer进行预训练时，可以使用get_linear_schedule_with_warmup函数来设置预热。该函数需要传入三个参数：optimizer、num_warmup_steps和num_training_steps。其中，optimizer是优化器，num_warmup_steps是预热步数，num_training_steps是总的训练步数。函数会返回一个torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR对象，该对象包含了预热和学习率衰减的策略。

在预热阶段，学习率会从一个较小的值逐渐增加到一个较大的值，以适应模型的训练。在预热结束后，学习率会按照一定的策略进行衰减，以避免模型过拟合。