pytorch scheduler

简介

在深度学习的训练过程中，经常需要调整模型的学习率以及其他超参数。PyTorch 提供了调度器（scheduler）来自动调整学习率，这对于优化模型的训练过程非常重要。本文将详细介绍 PyTorch 中的调度器，包括学习率调度器和其他类型的调度器。

学习率调度器

学习率调度器是最常见的一种调度器，它用来动态调整模型的学习率。学习率的选择对于模型的训练十分重要，一个过大或过小的学习率都会导致训练结果不佳。PyTorch 提供了多种学习率调度器，常用的有 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR 等。

StepLR

StepLR 调度器将学习率按照指定的步骤进行调整。具体来说，每过一定的步骤，学习率会乘以一个特定的因子。下面是一个使用 StepLR 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler

model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

在这个示例中，我们定义了一个线性模型和一个 SGD 优化器，初始学习率为 0.1。然后我们创建了一个 StepLR 调度器，并将其与优化器关联起来。这个调度器将会在每 10 个步骤后将学习率乘以 0.1。

MultiStepLR

MultiStepLR 调度器与 StepLR 调度器的原理类似，不同之处在于它可以在任意指定的步骤上调整学习率。下面是一个使用 MultiStepLR 的示例代码：

scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 80], gamma=0.1)

在这个示例中，我们将学习率调整的步骤分别设置为 30 和 80，并将学习率调整因子设置为 0.1。这意味着在模型训练的第 30 步和 80 步时，学习率会乘以 0.1。

ExponentialLR

ExponentialLR 调度器将学习率按照指数衰减进行调整。具体来说，每个周期（epoch）后，学习率会乘以一个数值小于 1 的因子。下面是一个使用 ExponentialLR 的示例代码：

scheduler = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)

在这个示例中，我们将学习率调整因子设置为 0.9。这意味着每个周期后，学习率会乘以 0.9，即指数衰减。

CosineAnnealingLR

CosineAnnealingLR 调度器按照余弦函数的形式对学习率进行调整。具体来说，学习率会在每个周期内按照余弦函数变化，从初始学习率到最小学习率。下面是一个使用 CosineAnnealingLR 的示例代码：

scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0)

在这个示例中，我们将周期数设置为 10，最小学习率设置为 0。调度器会根据余弦函数的形状在这 10 个周期内逐渐改变学习率。

其他类型的调度器

除了学习率调度器之外，PyTorch 还提供了其他类型的调度器用于调整不同的超参数。下面介绍两种常用的调度器。

ReduceLROnPlateau

ReduceLROnPlateau 调度器会在指标不再改善时调整学习率。具体来说，当验证集上的指标连续若干个周期没有改善时，学习率会乘以一个特定的因子。下面是一个使用 ReduceLROnPlateau 的示例代码：

scheduler = lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=10, factor=0.1)

在这个示例中，我们将模式（mode）设置为最小化（min），如果验证集上的指标连续 10 个周期没有改善，学习率会乘以 0.1。

CyclicLR

CyclicLR 调度器会在学习率上下波动。具体来说，学习率会在一个给定的范围内以三角波的形式波动。下面是一个使用 CyclicLR 的示例代码：

scheduler = lr_scheduler.CyclicLR(optimizer, base_lr=0.001, max_lr=0.1, step_size_up=10, step_size_down=20, mode='triangular')

在这个示例中，我们将基础学习率（base_lr）设置为 0.001，最大学习率（max_lr）设置为 0.1，上升步数（step_size_up）设置为 10，下降步数（step_size_down）设置为 20，模式（mode）设置为三角形波。

总结

本文详细介绍了 PyTorch 中的调度器，包括学习率调度器和其他类型的调度器。学习率调度器用于动态调整模型的学习率，常用的学习率调度器有 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 和 CosineAnnealingLR。其他类型的调度器用于调整其他超参数，常用的有 ReduceLROnPlateau 和 CyclicLR。通过合理地选择和使用调度器，我们可以优化模型的训练过程，获得更好的结果。