Transformers Learning Rate Schedules

Learning Rate Schedules (PyTorch)
在这里插入图片描述
https://huggingface.co/docs/transformers/v4.48.0/en/main_classes/optimizer_schedules#transformers.SchedulerType

1.“linear” = get_linear_schedule_with_warmup

线性衰减调度器:在预热阶段(warmup)使用较小的学习率,然后在后续的训练中,学习率从初始值线性衰减到最小值。适用于需要在训练过程中逐渐减少学习率的任务。

典型用法:常用于 fine-tuning(微调)预训练模型。

2.“cosine” = get_cosine_schedule_with_warmup

余弦衰减调度器:学习率在训练过程中遵循余弦函数衰减。预热阶段使用较小的学习率,然后余弦地减小学习率直到训练结束。适用于希望学习率逐渐减小的任务,通常用于需要较长训练时间的任务。

典型用法:Transformer 预训练和 fine-tuning 中常用,特别是在长时间训练时。

3.“cosine_with_restarts” = get_cosine_with_hard_restarts_schedule_with_warmup

余弦衰减带硬重启调度器:类似于普通的余弦衰减,但是每隔一段时间(即“重启”)学习率重新开始衰减。这个策略适用于一些需要周期性地重新激活学习率的情况,通常用于训练过程中避免陷入局部最小值。

典型用法:长时间训练时,周期性地重启学习率。

4.“polynomial” = get_polynomial_decay_schedule_with_warmup

多项式衰减调度器:学习率会根据多项式函数衰减。起始阶段可以使用较大的学习率,在后续阶段根据多项式的衰减规律减小学习率,直到达到最小值。适用于需要较为平滑减小学习率的任务。

典型用法:通常用于需要非常平滑衰减的训练过程。

5.“constant” = get_constant_schedule

常数学习率调度器:在训练期间保持学习率不变。这是最简单的调度器,适用于需要在整个训练过程中保持学习率恒定的任务。

典型用法:不希望学习率变化,适用于某些基础模型训练或快速实验。

6.“constant_with_warmup” = get_constant_schedule_with_warmup

常数学习率调度器,带热身:在训练开始时通过一个热身阶段逐渐增加学习率,然后在后续训练中保持学习率不变。适用于需要开始阶段逐步增加学习率以避免训练不稳定的情况。

典型用法:适用于微调时使用恒定学习率,但需要热身来稳定训练过程。

7.“inverse_sqrt” = get_inverse_sqrt_schedule

平方根反比调度器:学习率按步数的平方根反比衰减,即随着训练的进行,学习率会根据训练步数的平方根逐渐减小。通常用于某些类型的自适应学习率策略中。

典型用法:常见于 transformer 和其他高级模型的训练中。

8.“reduce_lr_on_plateau” = get_reduce_on_plateau_schedule

按 plateau 减少学习率调度器:当验证集的损失在若干个训练步骤内没有改善时,自动减少学习率。这个策略常用于验证集上的指标没有提升时,减少学习率以避免过拟合。

典型用法:当模型训练过程中验证集性能没有显著提升时,采用此策略来调整学习率。

9.“cosine_with_min_lr” = get_cosine_with_min_lr_schedule_with_warmup

余弦衰减带最小学习率调度器:类似于余弦衰减调度器,但是在衰减时会设置一个最小的学习率阈值。学习率不会低于这个最小值,避免学习率过低造成训练无法继续的情况。

典型用法:需要平稳衰减学习率,同时保持学习率不会降得太低。

10.“warmup_stable_decay” = get_wsd_schedule

稳定衰减热身调度器:结合了热身阶段和稳定衰减的策略,旨在训练早期让模型稳定学习,之后逐渐减小学习率。适用于那些希望在训练初期保持较高学习率的任务,后期逐渐稳定学习的任务。

典型用法:用于需要在训练初期稳定模型时,逐步衰减学习率的任务。

<think>首先,用户的问题是关于使用CosineScheduler需要安装哪些依赖库。用户提到了“CosineScheduler”,这很可能是指深度学习框架中的学习率调度器,比如在PyTorch或TensorFlow中使用的余弦退火调度器。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 用户提供的引用: - 引用[1]是关于PyTorch入门的内容。 - 引用[2]是关于去噪扩散概率模型(DDPM)的内容。 用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,所以我应该基于用户的实际问题来回答,而不是直接引用这些内容。用户的问题是“使用CosineScheduler需要安装哪些依赖库”,所以我需要聚焦于这个。 关键点: - CosineScheduler通常出现在深度学习框架中,如PyTorch或TensorFlow。 - 在PyTorch中,余弦退火调度器可以通过torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR实现。 - 在TensorFlow中,可能有类似的东西,但PyTorch更常见。 - 用户没有指定框架,所以我应该覆盖常见的框架。 可能的依赖库: - 对于PyTorch:需要安装PyTorch库。 - 在PyTorch中,CosineAnnealingLR是torch.optim.lr_scheduler的一部分,所以只需要PyTorch本身。 - 另外,用户可能在使用其他库,如Hugging Face Transformers,它们可能有自己的实现,但核心是PyTorch或TensorFlow。 - 对于TensorFlow:TensorFlow有类似的学习率调度器,如tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay。 - 所以,依赖库取决于框架。 安装步骤: - 如果使用PyTorch:pip install torch torchvision(或者根据平台选择合适的命令)。 - 如果使用TensorFlow:pip install tensorflow。 - 不需要额外的特定库,因为CosineScheduler是框架内置的。 用户的问题:“使用CosineScheduler需要安装哪些依赖库”。所以,我应该列出核心依赖。 结构化回答: 1. **解释CosineScheduler**:简要说明它是什么,用于学习率调度。 2. **依赖库**:根据框架提供。 - 对于PyTorch:需要安装PyTorch。 - 对于TensorFlow:需要安装TensorFlow。 3. **安装命令**:给出示例pip命令。 4. **示例代码**:展示如何使用它(可选,但有助于理解)。 5. **生成相关问题**:按照指令。 行内数学表达式:如果提到公式,比如余弦退火公式,我应该使用$...$格式。公式是:$\eta_t = \eta_{\min} + \frac{1}{2}(\eta_{\max} - \eta_{\min})(1 + \cos(\frac{T_{cur}}{T_{\max}}\pi))$,但用户可能不需要这个,除非解释。 引用标识:用户提供了引用,但说“仅供参考”,所以我应该只在必要时引用。在回答中,我可以自然地添加引用,比如如果提到PyTorch或DDPM,但这里可能不需要。 生成相关问题: - 指令要求“生成相关问题”,所以我需要在回答结束时添加相关问题。 - 例如:1. 如何在PyTorch中使用CosineScheduler? 2. CosineScheduler与其他调度器的比较? 3. 如何调整CosineScheduler的参数? 最终回答结构: 1. 介绍CosineScheduler。 2. 列出依赖库。 3. 安装指导。 4. 相关问题。</think>### 使用CosineScheduler所需的依赖库 CosineScheduler(余弦调度器)是一种常用的学习率调度算法,在深度学习中用于动态调整优化器的学习率,以提升模型训练效果(例如,在训练神经网络时减少学习率震荡)。它通常基于余弦函数实现学习率的周期性变化或退火,公式表示为: $$\eta_t = \eta_{\min} + \frac{1}{2}(\eta_{\max} - \eta_{\min})\left(1 + \cos\left(\frac{T_{cur}}{T_{\max}}\pi\right)\right)$$ 其中,$\eta_t$ 是当前学习率,$\eta_{\min}$ 和 $\eta_{\max}$ 是最小和最大学习率,$T_{cur}$ 是当前迭代步数,$T_{\max}$ 是总迭代步数[^1]。 要使用CosineScheduler,您需要安装的核心依赖库取决于您使用的深度学习框架。以下是常见框架的依赖列表: #### 1. **对于PyTorch框架** - CosineScheduler在PyTorch中通过`torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR`或`CosineAnnealingWarmRestarts`实现。 - **所需依赖库**: - `torch`: PyTorch核心库(包含优化器和调度器)。 - `torchvision`(可选): 用于计算机视觉任务,但非必须。 - **安装命令**: ```bash pip install torch torchvision # 推荐安装最新版本 ``` - **示例代码**: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR model = nn.Linear(10, 2) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100) # T_max为最大迭代步数 for epoch in range(100): # 训练步骤... scheduler.step() # 更新学习率 ``` #### 2. **对于TensorFlow/Keras框架** - CosineScheduler在TensorFlow中通过`tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay`或`CosineDecayRestarts`实现。 - **所需依赖库**: - `tensorflow`: TensorFlow核心库(包含Keras API)。 - **安装命令**: ```bash pip install tensorflow # 安装最新版本 ``` - **示例代码**: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.optimizers.schedules import CosineDecay initial_learning_rate = 0.1 decay_steps = 1000 # 总迭代步数 scheduler = CosineDecay(initial_learning_rate, decay_steps) optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=scheduler) model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(10,))]) model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse') # 训练模型... ``` #### 3. **对于其他框架或高级使用** - 如果您使用Hugging Face Transformers库(基于PyTorch或TensorFlow),CosineScheduler可能通过其API(如`transformers.get_cosine_schedule_with_warmup`)提供,但核心依赖仍是PyTorch或TensorFlow。 - 安装命令(额外库): ```bash pip install transformers # 需先安装PyTorch或TensorFlow ``` - 独立库(如`keras-tuner`或`fastai`)也可能封装CosineScheduler,但这些库本身依赖于上述框架。 #### 安装注意事项 - **Python版本**: 确保Python版本兼容(推荐Python 3.7+)。 - **系统要求**: 无特殊系统依赖,但GPU加速需安装CUDA(参考框架文档)。 - **验证安装**: 运行`import torch`或`import tensorflow`检查是否成功。 - 如果您在引用[1]的PyTorch入门环境中使用,上述安装已覆盖所有需求[^1]。
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