pytorch 动态调整学习率

背景

深度炼丹如同炖排骨一般，需要先大火全局加热，紧接着中火炖出营养，最后转小火收汁。
本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法，框架基于 pytorch

1. 自定义根据 epoch 改变学习率。

这种方法在开源代码中常见，此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr

  

   

    

     

    
    

     

      def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
     
    
   

    

     

    
    

     
    """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""
     
    
   

    

     

    
    

     

          lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30))
     
    
   

    

     

    
    

     
    for param_group in optimizer.param_groups:
     
    
   

    

     

    
    

     

              param_group['lr'] = lr
     
    
  
 

注释：在调用此函数时需要输入所用的 optimizer 以及对应的 epoch ，并且 args.lr 作为初始化的学习率也需要给出。

使用代码示例:

  

   

    

     

    
    

     

      optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = args.lr,momentum = 0.9)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for epoch in range(10):
     
    
   

    

     

    
    

     

          adjust_learning_rate(optimizer,epoch)
     
    
   

    

     

    
    

     

          train(...)
     
    
   

    

     

    
    

     

          validate(...)
     
    
  
 

2. 针对模型的不同层设置不同的学习率

当我们在使用预训练的模型时，需要对分类层进行单独修改并进行初始化，其他层的参数采用预训练的模型参数进行初始化，这个时候我们希望在进行训练过程中，除分类层以外的层只进行微调，不需要过多改变参数，因此需要设置较小的学习率。而改正后的分类层则需要以较大的步子去收敛，学习率往往要设置大一点以 resnet101 为例，分层设置学习率。

  

   

    

     

    
    

     

      model = torchvision.models.resnet101(pretrained=True)
     
    
   

    

     

    
    

     

      large_lr_layers = list(map(id,model.fc.parameters()))
     
    
   

    

     

    
    

     

      small_lr_layers = filter(lambda p:id(p) not in large_lr_layers,model.parameters())
     
    
   

    

     

    
    

     

      optimizer = torch.optim.SGD([
     
    
   

    

     

    
    

     

                  {"params":large_lr_layers},
     
    
   

    

     

    
    

     

                  {"params":small_lr_layers,"lr":1e-4}
     
    
   

    

     

    
    

     

                  ],lr = 1e-2,momenum=0.9)
     
    
  
 

注：large_lr_layers 学习率为 1e-2，small_lr_layers 学习率为 1e-4，两部分参数共用一个 momenum

3. 根据具体需要改变 lr

以前使用 keras 的时候比较喜欢 ReduceLROnPlateau 可以根据 损失或者 准确度的变化来改变 lr。最近发现 pytorch 也实现了这一个功能。

class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
 

以 acc 为例，当 mode 设置为 “max” 时，如果 acc 在给定 patience 内没有提升，则以 factor 的倍率降低 lr。

使用方法示例：

  

   

    

     

    
    

     

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

    

     

    
    

     

      scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, 'max',verbose=1,patience=3)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for epoch in range(10):
     
    
   

    

     

    
    

     

          train(...)
     
    
   

    

     

    
    

     

          val_acc = validate(...)
     
    
   

    

     

    
    

     
    # 降低学习率需要在给出 val_acc 之后
     
    
   

    

     

    
    

     

          scheduler.step(val_acc)
     
    
  
 

4. 手动设置 lr 衰减区间

使用方法示例

  

   

    

     

    
    

     

      def adjust_learning_rate(optimizer, lr):
     
    
   

    

     

    
    

     
    for param_group in optimizer.param_groups:
     
    
   

    

     

    
    

     

              param_group['lr'] = lr
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      for epoch in range(60):        
     
    
   

    

     

    
    

     

          lr = 30e-5
     
    
   

    

     

    
    

     
    if epoch > 25:
     
    
   

    

     

    
    

     

              lr = 15e-5
     
    
   

    

     

    
    

     
    if epoch > 30:
     
    
   

    

     

    
    

     

              lr = 7.5e-5
     
    
   

    

     

    
    

     
    if epoch > 35:
     
    
   

    

     

    
    

     

              lr = 3e-5
     
    
   

    

     

    
    

     
    if epoch > 40:
     
    
   

    

     

    
    

     

              lr = 1e-5
     
    
   

    

     

    
    

     

          adjust_learning_rate(optimizer, lr)
     
    
  
 

5. 余弦退火

论文: SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts

使用方法示例

  

   

    

     

    
    

     

      epochs = 60
     
    
   

    

     

    
    

     

      optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = config.lr,momentum=0.9,weight_decay=1e-4) 
     
    
   

    

     

    
    

     

      scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max = (epochs // 9) + 1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for epoch in range(epochs):
     
    
   

    

     

    
    

     

          scheduler.step(epoch)
     
    
  
 

目前最常用的也就这么多了，当然也有很多其他类别，详情见 how-to-adjust-learning-rate

参考文献

• how-to-adjust-learning-rate
• adjust_lr

文章来源: wanghao.blog.csdn.net，作者：AI浩，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wanghao.blog.csdn.net/article/details/110220655