pytorch训练之EMA使用

原理

在深度学习中用于创建模型的指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）的副本。通常，指数移动平均是用来平滑模型的参数，以提高模型的泛化能力。

在这段代码中，model 是原始模型，deepcopy 函数用于创建模型的深层副本，避免共享内存。

在训练过程中，通常会使用 EMA 模型来获得更稳定的预测结果，而不是直接使用训练过程中的模型参数。这样可以减少模型在训练数据上的过拟合，并提高模型的泛化能力。

使用逻辑

 @torch.no_grad()
def update_ema(ema_model, model, decay=0.9999):
    """
    Step the EMA model towards the current model.
    """
    ema_params = OrderedDict(ema_model.named_parameters())
    model_params = OrderedDict(model.named_parameters())

    for name, param in model_params.items():
        name = name.replace("module.", "")
        # TODO: Consider applying only to params that require_grad to avoid small numerical changes of pos_embed
        ema_params[name].mul_(decay).add_(param.data, alpha=1 - decay)


def requires_grad(model, flag=True):
    """
    Set requires_grad flag for all parameters in a model.
    """
    for p in model.parameters():
        p.requires_grad = flag


def main(args):
	    model = model.to(device)
	    ema = deepcopy(model).to(device)  # Create an EMA of the model for use after training
	    requires_grad(ema, False)
	    ...
    	# Prepare models for training:
	    update_ema(ema, model, decay=0)  # Ensure EMA is initialized with synced weights
	    model.train()  # important! This enables embedding dropout for classifier-free guidance
	    ema.eval()  # EMA model should always be in eval mode
    	...
	    for epoch in range(args.epochs):
	        if accelerator.is_main_process:
	            logger.inf