Pytorch 调度学习率

在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中使用调度器(Scheduler)来动态地调整学习率。学习率是深度学习中一个非常关键的超参数，它决定了模型在训练过程中对于参数更新的步幅大小。通过合适的学习率调整，我们可以提高模型的训练效果，加快模型收敛的速度，并避免模型陷入局部最优。

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调度学习率的作用

学习率的大小直接影响到模型在训练过程中的表现。如果学习率过小，模型更新的步幅太小，收敛速度会很慢；而学习率过大，则可能导致模型更新过快，错过了局部最优点。因此，选择合适的学习率对于训练模型非常重要。

调度学习率的方法就是在训练过程中，不断地调整学习率的数值。通常情况下，训练初期我们可以选择一个较大的学习率，以便加快模型的收敛速度；而随着训练的进行，我们可以逐渐减小学习率，这样可以更加精细地搜索模型的最优解。调度学习率的方法有很多种，如StepLR、ReduceLROnPlateau、CosineAnnealing等。

下面我们将使用Pytorch中的torch.optim.lr_scheduler模块来介绍一些常用的学习率调度方法，并给出相应的示例说明。

StepLR调度器

StepLR调度器是一种简单常用的学习率调度方法，它将学习率按照一个阶梯函数来进行调整。具体地说就是，在训练的每一个epoch结束时，将学习率乘以一个gamma值，从而实现学习率的动态调整。

下面是使用StepLR调度器的一个示例：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义调度器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    train(...)
    ...
    # 调整学习率
    scheduler.step()

在上述示例中，我们定义了一个StepLR调度器，将优化器的学习率初始值设为0.1，每过30个epoch就将学习率乘以0.1。通过调用scheduler.step()方法，可以在训练过程中动态地更新学习率。

ReduceLROnPlateau调度器

ReduceLROnPlateau调度器是一种基于模型在验证集上的性能表现来调整学习率的方法。当模型在验证集上的性能长时间不再提升时，可以通过该调度器来减小学习率，以更加细致地搜索模型的最优解。

下面是使用ReduceLROnPlateau调度器的一个示例：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义调度器
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=10)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    train(...)
    val_loss = validate(...)
    ...
    # 调整学习率
    scheduler.step(val_loss)

在上述示例中，我们定义了一个ReduceLROnPlateau调度器，将优化器的学习率初始值设为0.1，当验证集上的指标不再提升时，将学习率乘以0.1。通过调用scheduler.step(val_loss)方法，可以将验证集上的性能指标作为参数传入，调度器会根据该指标来动态地更新学习率。

CosineAnnealing调度器

CosineAnnealing调度器是一种模拟余弦函数的学习率调整方法。它通过将学习率调整为一个余弦函数的形状，在训练的过程中进行周期性地调整学习率。

下面是使用CosineAnnealing调度器的一个示例：

import torch
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 定义模型和优化器
model = ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义调度器
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100, eta_min=0.001)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    train(...)
    ...
    # 调整学习率
    scheduler.step()

在上述示例中，我们定义了一个CosineAnnealing调度器，将优化器的学习率初始值设为0.1，每个周期中学习率都会按照余弦函数进行调整。通过调用scheduler.step()方法，可以在训练过程中动态地更新学习率。