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pytorch-scheduler（调度器）

news 2025/8/24 9:57:19

scheduler简介

scheduler（调度器）是一种用于调整优化算法中学习率的机制。学习率是控制模型参数更新幅度的关键超参数，而调度器根据预定的策略在训练过程中动态地调整学习率。
优化器负责根据损失函数的梯度更新模型的参数，而调度器则负责调整优化过程中使用的特定参数，通常是学习率。调度器通过调整学习率帮助优化器更有效地搜索参数空间，避免陷入局部最小值，并加快收敛速度。
调度器允许实现复杂的训练策略，学习率预热、周期性调整或突然降低学习率，这些策略对于优化器的性能至关重要。

学习率绘图函数
我们设定一简单的模型，得带100 epoch，绘制迭代过程中loss的变化

import os
import torch
from torch.optim import lr_scheduler
import matplotlib.pyplot as plt# 模拟训练过程，每循环一次更新一次学习率
def get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step):'''get lr values'''lrs = []for step in range(total_step):lr_current = optim.param_groups[0]['lr']lrs.append(lr_current)if scheduler is not None:scheduler.step()return lrs
# 将损失函数替换为学习率，模拟根据损失函数进行自适调整的学习率变化 
def get_lr_scheduler1(optim, scheduler, total_step):'''get lr values'''lrs = []for step in range(total_step):lr_current = optim.param_groups[0]['lr']lrs.append(lr_current)if scheduler is not None:scheduler.step(lr_current)return lrs

余弦拟退火（CosineAnnealingLR）

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1, verbose=‘deprecated’)
cosine形式的退火学习率变化机制，顾名思义，学习率变化曲线是cos形式的，定义一个正弦曲线需要四个参数，周期、最大最小值、相位。其中周期=2T_max，eta_min周期函数的峰值，last_epoch表示加载模型的迭代步数，定义cos曲线的初始位置，当它为-1时，参数不生效，初始相位就是0，否则就是last_epochT_max/pi。
当 last_epoch=-1 时，将初始学习率设置为学习率。请注意，由于计划是递归定义的，学习率可以同时被此调度程序之外的其他操作者修改。如果学习率仅由这个调度程序设置，那么每个步骤的学习率变为：
$\begin{aligned} \eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_{max} - \eta_{min})\left(1 + \cos\left(\frac{T_{cur}}{T_{max}}\pi\right)\right) \end{aligned}$

def plot_cosine_aneal():plt.clf()optim = torch.optim.Adam([{'params': model.parameters(),'initial_lr': initial_lr}], lr=initial_lr)scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optim, T_max=40, eta_min=0.2)lrs = get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step)plt.plot(lrs, label='eta_min=0.2,,last epoch=-1')# if not re defined, the init lr will be lrs[-1]optim = torch.optim.Adam([{'params': model.parameters(),'initial_lr': initial_lr}], lr=initial_lr)scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optim, T_max=40, eta_min=0.2, last_epoch=10)lrs = get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step)plt.plot(lrs, label='eta_min=0.2,,last epoch=10')# eta_minscheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optim, T_max=40, eta_min=0.5, last_epoch=10)lrs = get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step)plt.plot(lrs, label='eta_min=0.5,,last epoch=10')plt.title('CosineAnnealingLR')plt.legend()plt.show()
plot_cosine_aneal()

在这里插入图片描述

LambdaLR

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda = function, last_epoch=- 1, verbose=False)
LambdaLR 可以根据用户定义的 lambda 函数或 lambda 函数列表来调整学习率。当您想要实现标准调度器未提供的自定义学习率计划时，这种调度器特别有用。
Lambda 函数是使用 Python 中的 lambda 关键字定义的小型匿名函数。
Lambda 函数应该接受一个参数（周期索引）并返回一个乘数，学习率将乘以这个乘数。

def plot_lambdalr():plt.clf()# Lambda1optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=initial_lr)scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optim, lr_lambda=lambda step: step%40/100.)lrs = get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step)plt.plot(lrs,label='lambda step: step%40/100.')#Lambda2optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=initial_lr)scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optim, lr_lambda=lambda step: max(0, 1 - step / 100))lrs = get_lr_scheduler(optim, scheduler, total_step)plt.plot(lrs,label='lambda step: max(0, 1 - step / 100)')plt.title('LambdaLR')plt.legend()plt.show()plot_lambdalr()

在这里插入图片描述

多阶段学习率调度（MultiplicativeLR）

torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1, verbose=‘deprecated’)
学习率在达到特定的epoch时降低，将每个参数组的学习率乘以指定函数给出的因子，通常用于在训练的不同阶段使用不同的学习率。当 last_epoch=-1 时，将初始学习率设置为学习率。