PyTorch学习率策略与模型保存实战

"本文主要探讨了PyTorch中学习率设置的重要性，并提供了两种常见的学习率调整策略：使用内置函数和自定义每个阶段的学习率。同时，介绍了如何在训练过程中保存和加载模型，以便于中断训练后继续进行。此外，还展示了使用`torch.optim.lr_scheduler`进行学习率调度的示例。" 在深度学习模型训练中，学习率是优化器的一个关键参数，它决定了每次参数更新的幅度。合适的学习率设置对于模型的收敛速度和最终性能至关重要。PyTorch提供了一些内置的方法来帮助我们管理学习率，我们可以选择使用这些函数或者手动设定不同阶段的学习率。 首先，我们可以使用PyTorch的优化器（如`optim.Adam`或`optim.SGD`）自带的学习率调度功能。例如，在上面的代码中，使用`optim.Adam`初始化网络参数时，设置了初始学习率为0.001。如果希望在训练过程中逐步减小学习率，可以使用`lr_scheduler`模块，如`StepLR`，它允许在预设的周期内降低学习率。这样可以确保模型在训练初期快速探索权重空间，然后在后期精细调整。 ```python scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) ``` 在上述代码中，`step_size`指定了每经过多少个epoch降低一次学习率，`gamma`表示每次降低的比例。 另一方面，如果希望自定义学习率的调整策略，可以在训练循环中手动设置。例如，当模型的准确率在某个阈值附近停滞不前时，可以减小学习率，如从0.001降低到0.0001，以期望模型能在当前解决方案附近进一步优化。这可以通过监测训练指标并在满足特定条件时修改`optimizer.param_groups`中的学习率来实现。 ```python if epoch > 10 and epoch % 5 == 0: for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] *= 0.1 ``` 模型保存与加载是训练过程中的另一个重要环节。在训练期间，应定期保存模型的状态，包括网络权重、优化器状态以及当前的训练轮数和损失值，以便在需要时能够恢复训练。PyTorch提供`torch.save()`和`torch.load()`函数实现这一功能。 ```python # 保存模型 torch.save({ 'epoch': epoch, 'model_state_dict': net.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss }, PATH) # 加载模型 checkpoint = torch.load(PATH) net.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) epoch = checkpoint['epoch'] loss = checkpoint['loss'] ``` 学习率的恰当设置是训练深度学习模型的关键，而PyTorch提供了一系列工具来帮助我们实现这一目标。通过监控训练过程、适时调整学习率并妥善保存模型状态，我们可以有效地提升模型的训练质量和效率。