调度器scheduler保留什么参数

在 PyTorch 中,学习率调度器(scheduler)用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。具体来说,学习率调度器保留了以下类型的参数:

1. 当前学习率

  • 调度器保存了当前的学习率值,这对恢复训练时继续使用相同的学习率非常重要。不同的调度器可能会以不同的方式存储这个值,但通常它是与优化器一起保存的。

2. 调度器的步数

  • 调度器保存了已经进行的步数或周期数。这是用来确定调度器当前处于什么状态,以便在恢复训练时从上一次中断的地方继续调整学习率。

3. 学习率调度器的状态

  • StepLR:保存当前的步数。
  • ExponentialLRCosineAnnealingLR 等:保存调度器的当前状态,这包括用于计算学习率变化的内部参数。
  • ReduceLROnPlateau:保存监控的指标(例如验证损失)以及内部的状态,用于确定何时减少学习率。

4. 内部参数

  • 一些调度器有额外的内部参数,例如:
    • StepLRMultiStepLR:保存每个步长的调整信息。
    • CosineAnnealingLR:保存余弦退火周期的开始时间和状态。
    • CyclicLR:保存周期的起始和结束状态。

5. 其他调度器特定的状态

  • 例如,ReduceLROnPlateau 需要保存指标的最优值以及最近的评估值,以决定是否调整学习率。

示例

假设你使用了 StepLR 调度器,调度器保存的状态可能包括:

{
    'last_epoch': 5,          # 上一个已完成的 epoch
    'base_lrs': [0.01],       # 初始学习率
    'step_size': 10,          # 每隔多少步调整学习率
    'gamma': 0.1              # 学习率衰减因子
}

对于 ReduceLROnPlateau,状态可能包括:

{
    'last_epoch': 5,          # 上一个已完成的 epoch
    'best': 0.1,              # 最佳验证损失
    'mode': 'min',            # 监控模式('min' 或 'max')
    'factor': 0.1,            # 学习率减少因子
    'patience': 10,           # 等待多少个 epoch 后减少学习率
    'cooldown': 0,            # 学习率减少后的冷却期
    'verbose': False          # 是否打印日志
}

总结

学习率调度器的状态文件包含了用于恢复训练时必要的所有信息,以确保学习率的调整可以从中断点继续。保存这些状态信息可以使训练过程更加稳定,并避免从头开始调整学习率。

示例

当然,下面是一个关于如何保存和恢复 PyTorch 学习率调度器状态的示例:

示例代码

假设我们正在训练一个简单的模型,并使用 StepLR 学习率调度器。在训练过程中,我们会保存模型和调度器的状态,并在恢复训练时重新加载它们。

1. 保存模型和调度器的状态
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 创建模型和优化器
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 模拟训练过程
for epoch in range(20):
    # 模拟一次训练
    optimizer.step()
    scheduler.step()

# 保存模型和调度器的状态
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(),
}, 'checkpoint.pth')
2. 恢复模型和调度器的状态
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 创建模型和优化器
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 加载保存的状态
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')

model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])

# 恢复训练时的 epoch
epoch = checkpoint['epoch']

# 继续训练
for epoch in range(epoch, epoch + 20):
    # 模拟一次训练
    optimizer.step()
    scheduler.step()

解释

  1. 保存状态

    • torch.save 保存了模型、优化器和调度器的状态,包括学习率调度器的状态(如 step_sizegamma)。
    • scheduler.state_dict() 保存了调度器的内部状态,比如当前的步数和其他参数。
  2. 恢复状态

    • torch.load 加载了之前保存的状态字典。
    • model.load_state_dict, optimizer.load_state_dict, 和 scheduler.load_state_dict 恢复了模型、优化器和调度器的状态。
    • 恢复后的调度器可以继续从之前的状态中调整学习率。

这样做可以确保在恢复训练时,调度器的学习率调整策略和状态保持一致,从而避免训练中断对学习率调整的影响。

你可能感兴趣的:(深度学习,pytorch)