adamw优化器与SGD优化器

adamw优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，它是Adam优化器与权重衰减（weight decay）的组合。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，可以根据每个参数的梯度和历史梯度进行学习率的调整，从而更快地收敛到最优解。而权重衰减是一种正则化技术，通过对模型的权重进行惩罚，可以防止过拟合。

相比之下，SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是一种简单的梯度下降算法，每次迭代中只使用一个样本的梯度来更新参数，因此计算速度较快。然而，SGD优化器的学习率通常需要手动调整，并且容易陷入局部最优解。

总结来说，adamw优化器结合了Adam优化器和权重衰减技术，可以更好地平衡学习率的自适应性和正则化效果，从而在训练神经网络模型时取得更好的性能。

相关问题

adamw优化器占用显存

### AdamW优化器高VRAM占用的原因

AdamW优化器相较于传统的SGD或Adagrad等方法，在实现过程中引入了权重衰减机制，这使得参数更新更加稳定并有助于防止过拟合。然而，这种改进也带来了额外的状态维护需求，具体来说：

- 对于每一个可训练参数，AdamW都需要保存一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncentered variance），即m_t 和v_t两个缓存向量[^1]。

这些状态变量的存在显著增加了内存开销，尤其是在处理大规模神经网络时。

为了缓解这一问题，可以采取以下几种策略来降低AdamW优化器的显存消耗：

### 减少AdamW优化器显存占用的方法

#### 使用混合精度训练
通过采用半精度浮点数（FP16）代替单精度浮点数（FP32）来进行计算与存储梯度、参数和其他中间结果，可以在几乎不影响模型性能的情况下大幅减少所需GPU显存。PyTorch提供了`torch.cuda.amp.autocast()`上下文管理器用于自动切换到较低精度模式执行操作[^2]。

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()

for input, target in data_loader:
    optimizer.zero_grad()
    
    with autocast():
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)

    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

#### 应用稀疏化技术
对于某些类型的层（如Embedding Layers），可以通过设置特定比例的权值为零从而节省空间。这种方法不仅减少了需要更新的参数数量，还降低了每次迭代所需的临时缓冲区大小。

#### 利用分布式训练框架
当单个设备无法满足资源要求时，考虑利用多台机器或多张GPU卡共同完成任务不失为一种有效手段。像Horovod这样的库可以帮助开发者轻松搭建起高效的分布式环境，进而分摊各节点上的负载压力。

#### 替换为更轻量级版本
如果项目允许的话，可以选择其他更为精简但仍能保持良好效果的选择，比如paged_adamw系列中的adamw_bnb_8bit选项就专为此设计，旨在提供更低的内存足迹的同时维持相近的学习效率。

神经网路的参数调整AdamW优化器

### 使用AdamW优化器调整神经网络参数

#### 参数初始化
在使用AdamW之前，确保正确初始化模型参数。良好的初始权重分布有助于提高训练效率并减少过拟合的风险[^1]。

import torch.nn as nn

model = YourModelClass()
for m in model.modules():
    if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
        nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data)

#### 设置AdamW优化器
创建AdamW实例时需指定学习率、贝塔值和其他必要超参。注意区分`weight_decay`参数的作用——它不再作为梯度的一部分而是独立影响权值更新过程。

from transformers import AdamW

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0.01)

#### 训练循环中的应用
每次反向传播计算损失后调用`optimizer.step()`执行单步参数更新操作；在此之前记得清零累积梯度以防重复累加造成错误估计[^4]。

loss_fn = ... # 定义好损失函数
epochs = ...
batch_size = ...

for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()       # 清除之前的梯度
        
        output = model(data)         # 前向传播获取预测结果
        loss = loss_fn(output, target)# 根据真实标签计算当前批次的平均损失
        loss.backward()              # 反向传播求取各层参数对应的梯度
        
        optimizer.step()             # 应用AdamW规则完成一次完整的参数修正

#### 正则化策略的选择
当从其他优化方案转向AdamW时，务必重新审视现有正则项配置。相比传统随机梯度下降(SGD)，Adam类方法往往需要更强力度的惩罚因子来维持良好泛化能力[^3]。