怎么在PyTorch中实现一个Optimizer训练工具-创新互联
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1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法。
使用 torch.optim,必须构造一个 optimizer 对象。这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数。
例如:
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.0001)
构造方法
Optimizer 的 __init__ 函数接收两个参数:第一个是需要被优化的参数,其形式必须是 Tensor 或者 dict;第二个是优化选项,包括学习率、衰减率等。
被优化的参数一般是 model.parameters(),当有特殊需求时可以手动写一个 dict 来作为输入。
例如:
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9)
这样 model.base 或者说大部分的参数使用 1e-2 的学习率,而 model.classifier 的参数使用 1e-3 的学习率,并且 0.9 的 momentum 被用于所有的参数。
梯度控制
在进行反向传播之前,必须要用 zero_grad() 清空梯度。具体的方法是遍历 self.param_groups 中全部参数,根据 grad 属性做清除。
例如:
for input, target in dataset: def closure(): optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() return loss optimizer.step(closure)
调整学习率
lr_scheduler 用于在训练过程中根据轮次灵活调控学习率。调整学习率的方法有很多种,但是其使用方法是大致相同的:用一个 Schedule 把原始 Optimizer 装饰上,然后再输入一些相关参数,然后用这个 Schedule 做 step()。
比如以 LambdaLR 举例:
lambda1 = lambda epoch: epoch // 30 lambda2 = lambda epoch: 0.95 ** epoch scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=[lambda1, lambda2]) for epoch in range(100): train(...) validate(...) scheduler.step()
上面用了两种优化器
优化方法
optim 库中实现的算法包括 Adadelta、Adagrad、Adam、基于离散张量的 Adam、基于 ∞ \infty∞ 范式的 Adam(Adamax)、Averaged SGD、L-BFGS、RMSProp、resilient BP、基于 Nesterov 的 SGD 算法。
以 SGD 举例:
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9) optimizer.zero_grad() loss_fn(model(input), target).backward() optimizer.step()
其它方法的使用也一样:
opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=0.1, betas=(0.9, 0.99) opt_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=0.1, alpha=0.9) ... ...
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