余弦退火pytorch

余弦退火（cosine annealing）是一种优化算法，常用于训练神经网络中的学习率调度。它的主要思想是在训练过程中逐步减小学习率，以帮助模型更好地收敛到全局最优解。

在PyTorch中，可以使用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR类来实现余弦退火调度。以下是一个示例代码：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0)

# 在训练过程中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

在上述代码中，首先创建了一个SGD优化器，并将其作为参数传递给CosineAnnealingLR类，设置了最大迭代次数T_max和最小学习率eta_min。然后，在每个训练epoch之后调用scheduler.step()来更新学习率。

余弦退火算法的特点是学习率会在训练过程中呈现余弦形状的周期性变化，开始时较大，后来逐渐减小。这种调度方式可以使模型在训练初期更快地收敛，而在后期避免陷入局部最优解，从而帮助提高模型性能。

相关问题

余弦退火 pytorch

余弦退火是一种学习率调整方法，用于在训练过程中动态地调整学习率。在PyTorch中，有两个常用的余弦退火方法：CosineAnnealingLR和CosineAnnealingWarmRestarts。[1]

CosineAnnealingLR是一种简单的余弦退火方法，它将学习率在每个epoch中按照余弦函数的形式进行调整。它的参数包括初始学习率、周期数和下降的最小学习率。在每个epoch中，学习率会按照余弦函数的形式从初始学习率下降到最小学习率。当一个周期结束后，学习率会重新回到初始学习率，并开始下一个周期。这个过程会一直重复，直到训练结束。[2]

CosineAnnealingWarmRestarts是一种稍微复杂一些的余弦退火方法。它在每个epoch中按照余弦函数的形式调整学习率，但是它还引入了一个重启机制。在每个重启周期结束后，学习率会重新回到初始学习率，并开始下一个重启周期。重启周期的长度会随着训练的进行而逐渐增加。这个方法可以帮助模型在训练过程中跳出局部最优解，更好地探索全局最优解的空间。[3]

在给定的代码示例中，使用了CosineAnnealingWarmRestarts方法来调整学习率。首先，定义了一个模型和一个优化器，并设置了初始学习率为0.1。然后，创建了一个CosineAnnealingWarmRestarts调度器，并设置了重启周期的长度为5。在每个epoch中，调用optimizer.step()来更新模型的参数，并通过scheduler.step()来调整学习率。最后，将每个epoch的学习率保存下来，并绘制出学习率随epoch变化的曲线。[3]

通过使用余弦退火方法，可以在训练过程中动态地调整学习率，以提高模型的性能和收敛速度。这种方法可以根据训练数据的特点来自适应地调整学习率，从而更好地优化模型。[4][5]

pytorch学习率 余弦退火

### PyTorch 中实现余弦退火学习率调度

在PyTorch中，`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR` 提供了一种方法来实现余弦退火学习率调度。此调度器能够按照余弦函数的形式逐渐减少学习率，在训练后期使模型更稳定地收敛[^2]。

为了创建一个余弦退火的学习率调度器，首先需要定义优化器并将其传递给 `CosineAnnealingLR` 调度器：

import torch
from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50, eta_min=0)

上述代码片段展示了如何初始化一个SGD优化器以及基于该优化器的余弦退火调度器。参数说明如下：
- `T_max`: 表示半个周期的最大迭代次数；即当当前epoch达到这个数值时，学习率会降到最低值。
- `eta_min`: 是最小可能的学习率，默认情况下可以设置为零或者接近于零的小数。

每次完成一轮训练之后（也就是每个 epoch 结束），应当调用一次 scheduler.step() 方法以便更新下一轮训练所使用的学习率:

for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    
    # 更新学习率
    scheduler.step()

如果希望加入Warm-up机制，则可以在最初几个epochs里线性增加初始学习率直到目标值，然后再应用标准的余弦退火逻辑[^3]。