将如下代码改成使用余弦退火算法lr_multiplier = L(WarmupParamScheduler)( scheduler=L(MultiStepParamScheduler)( values=[1.0, 0.1, 0.01], milestones=[163889, 177546], #[163889, 177546] num_updates=train.max_iter, ), warmup_length=250 / train.max_iter, warmup_factor=0.001, )
时间: 2024-01-22 09:03:15 浏览: 31
好的,我理解你的问题了。以下是使用余弦退火算法的代码实现:
```
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
lr_multiplier = L(WarmupParamScheduler)(
scheduler=CosineAnnealingLR(
optimizer,
T_max=train.max_iter,
eta_min=0.001,
milestones=[163889, 177546]
),
warmup_length=250/train.max_iter,
warmup_factor=0.001
)
```
使用余弦退火算法需要使用 `CosineAnnealingLR` 调度器,它将在训练过程中逐渐降低学习率。在这里,我们将 `T_max` 参数设置为 `train.max_iter`,即最大迭代次数,`eta_min` 参数设置为 0.001,即学习率的最小值。`milestones` 参数仍然是一个列表,指定学习率下降的里程碑。另外,我们需要将 `CosineAnnealingLR` 调度器传递给 `WarmupParamScheduler` 调度器,以便在训练的前几个 epoch 中逐渐增加学习率。
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criterion = F.mse_loss optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr) scheduler_cosine = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, args.epochs - args.warm_epochs, eta_min=args.last_lr) scheduler = GradualWarmupScheduler(optimizer, multiplier=1, total_epoch=args.warm_epochs, after_scheduler=scheduler_cosine)
这段代码定义了损失函数和优化器,并创建了一个学习率调度器。具体来说:
- 使用 F.mse_loss 函数作为损失函数,该函数计算模型输出和真实标签之间的均方误差。
- 使用 optim.Adam 优化器对模型参数进行优化,其中学习率为 args.lr。
- 创建了一个 CosineAnnealingLR 调度器,它会在训练过程中不断降低学习率。具体来说,在前 args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会从初始值 args.lr 逐渐升高到 args.last_lr,然后在后面的 args.epochs - args.warm_epochs 个 epoch 中,学习率会按照余弦函数的形式逐渐降低,最终降到 eta_min 的值。这种调度方式可以让模型在训练初期快速收敛,在训练后期避免过拟合。
- 创建了一个 GradualWarmupScheduler 调度器,它会在前 args.warm_epochs 个 epoch 中逐渐升高学习率,然后切换到 CosineAnnealingLR 调度器进行学习率调整。这种调度方式可以让模型在训练初期进行更细致的参数调整,避免出现梯度爆炸或梯度消失的问题。
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。