PyTorch的官方bug:torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

在低版本的PyTorch中使用`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts`时遇到指定`last_epoch`参数的错误,升级到1.11.0版本后,预训练恢复时出现新的bug:在重启多次后的某个epoch,学习率会错误,然后在下一个epoch恢复正常。例如,当T_0=5且T_mult=2时,从特定epoch开始的前几个epoch学习率不正确,之后恢复正常。目前该问题被认为是官方bug,正在等待后续版本修复。

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torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

低版本(如torch1.7.1)指定last_epoch参数时报错,已有人反馈指出,升级torch1.11.0可以解决该问题。

升级之后出现另外一个bug:训练过程中重启N次之后中断,再恢复进行预训练时,前N-1个epoch的lr错误,第N个epoch开始恢复正常。
例如当T_0=5, T_mult=2(这意味着lr将在第5,15,35,75,155,315…个epoch之后进行重启),预训练如果从第20个epoch开始时20的lr错误,21开始恢复正常;预训练从第40个epoch开始时40-41的lr错误,42开始恢复正常;预训练从第80个epoch开始时80-82的lr错误,83开始恢复正常

目前尚未解决,应该是官方bug,期待后续版本修复
【或者是我自己的代码逻辑出错,若有人无此问题,能正常恢复预训练,望评论告知,感谢!】

<think>好的,我现在需要向用户介绍PyTorch中的torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts。首先,我应该回忆一下这个学习率调度器的基本概念和用途。 用户可能已经知道学习率调度器的作用,但需要具体了解余弦退火热重启的特点。我记得这个调度器是基于论文《SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts》提出的,所以可能需要提到这一点。 接下来,我需要解释它的工作原理。根据CosineAnnealingWarmRestarts,学习率会按余弦函数周期性地调整,并且在每个周期结束时重启,同时保持一定的动量,以帮助跳出局部最优。这里的关键参数应该是T_0(初始周期长度)和T_mult(周期长度的乘数),可能还有eta_min(最低学习率)。 然后,我应该考虑用户可能的应用场景,比如当模型训练陷入平稳时,使用这个调度器可以重启学习率,帮助跳出局部最优。或者,在需要动态调整学习率的情况下,它比固定学习率或阶梯式下降更有效。 还需要注意如何在实际代码中使用这个调度器。比如,用户需要先定义一个优化器,然后创建这个调度器,并确保在训练循环中调用scheduler.step()。例如: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=50, T_mult=2, eta_min=0.001) 在每个epoch后执行scheduler.step()。同时,T_0是第一个周期的epoch数,T_mult是每次重启后周期长度乘以的系数,比如T_mult=2表示周期长度变为原来的两倍。 可能需要解释参数eta_min,默认是0,但有时候设置为非零值可以防止学习率过小。此外,每个周期结束后,学习率会从eta_min回到初始值,然后开始新的余弦下降。 用户可能会问这个调度器与其他调度器(如StepLR、ReduceLROnPlateau)的区别,所以需要准备比较。比如,StepLR是固定步长调整,而CosineAnnealingWarmRestarts是平滑周期调整,有助于跳出局部最优。 还要注意常见问题,比如什么时候使用这个调度器,比如当训练损失停滞时,或者希望模型探索更多参数空间时。此外,参数设置的建议,比如初始T_0可能需要根据数据集大小和模型复杂度调整,T_mult通常设置为1或2。 最后,总结这个调度器的优点,比如自动调整、避免手动调整学习率的麻烦,以及通过重启机制提升模型性能的可能性。可能还需要提醒用户在实际使用中结合验证集效果进行调整。</think>以下是对`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts` 的详细介绍: --- ### 1. **基本概念** 这是 PyTorch 中一种**周期性调整学习率**的调度器,基于论文《SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts》提出。它通过**余弦函数**动态调整学习率,并在每个周期结束时执行“热重启”(Warm Restart),帮助模型跳出局部最优解。 --- ### 2. **核心公式** 学习率按以下公式变化: $$ \eta_t = \eta_{\text{min}} + \frac{1}{2}(\eta_{\text{max}} - \eta_{\text{min}})\left(1 + \cos\left(\frac{T_{\text{cur}}}{T_i} \pi\right)\right) $$ - $\eta_{\text{max}}$: 初始学习率 - $\eta_{\text{min}}$: 最低学习率(默认 0) - $T_i$: 第 $i$ 个周期的长度 - $T_{\text{cur}}$: 当前周期内的 epoch 计数 --- ### 3. **关键参数** | 参数 | 说明 | |-------|-------| | `T_0` | 第一个周期的长度(epoch 数) | | `T_mult` | 周期长度增长因子(默认 1,表示固定周期) | | `eta_min` | 最低学习率(默认 0) | | `last_epoch` | 恢复训练时的起始 epoch(通常无需手动设置) | --- ### 4. **工作流程** 1. **余弦下降**:学习率从初始值 $\eta_{\text{max}}$ 平滑降至 $\eta_{\text{min}}$。 2. **热重启**:周期结束时,学习率重置为 $\eta_{\text{max}}$,开始新周期。 3. **周期扩展**:若 `T_mult > 1`,后续周期长度按 $T_i = T_0 \times T_{\text{mult}}^i$ 增长。 --- ### 5. **代码示例** ```python import torch from torch.optim import SGD from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestarts # 定义优化器 optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 创建调度器 scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts( optimizer, T_0=50, # 初始周期长度=50 epochs T_mult=2, # 每次重启后周期长度翻倍 eta_min=1e-5 # 最低学习率 ) # 训练循环 for epoch in range(100): train(...) scheduler.step() # 更新学习率 ``` --- ### 6. **典型应用场景** - 模型训练陷入**损失平台期**时,通过重启跳出局部最优 - 替代固定学习率或阶梯式下降策略 - 需要平衡**探索**(高学习率)与**收敛**(低学习率)的场景 --- ### 7. **对比其他调度器** | 调度器 | 特点 | |--------|------| | `StepLR` | 固定步长降低学习率,突变式调整 | | `ReduceLROnPlateau` | 基于验证指标动态调整 | | `CosineAnnealingWarmRestarts` | 周期性平滑调整 + 重启机制 | --- ### 8. **注意事项** - **初始周期长度 `T_0`**:通常设为总训练 epoch 数的 1/5 到 1/10 - **`T_mult` 选择**:设为 1 表示固定周期长度,设为 2 逐步延长周期 - **与早停法结合**:重启机制可能干扰早停判断,需谨慎配合 --- 通过这种动态调整策略,模型可以更充分地探索参数空间,同时避免手动调整学习率的繁琐。实际效果需结合具体任务验证。
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