MMPretrain项目中的训练优化策略配置指南-优快云博客

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MMPretrain项目中的训练优化策略配置指南

mmpretrain OpenMMLab Pre-training Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmpretrain

引言

在深度学习模型训练过程中，优化策略的选择和配置对模型性能有着至关重要的影响。MMPretrain作为一个功能强大的深度学习预训练工具箱，提供了灵活多样的优化策略配置方式。本文将详细介绍如何在MMPretrain中配置各种训练优化策略，包括优化器选择、参数精细调整、梯度处理以及学习率调度等关键技术。

优化器基础配置

内置优化器使用

MMPretrain全面支持PyTorch原生优化器，配置过程简单直观。以SGD优化器为例：

optim_wrapper = dict(
    type='OptimWrapper',
    optimizer=dict(type='SGD', lr=0.0003, weight_decay=0.0001)
)

对于Adam优化器，可以这样配置：

optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(
        type='Adam',
        lr=0.001,
        betas=(0.9, 0.999),
        eps=1e-08,
        weight_decay=0,
        amsgrad=False
    )
)

混合精度训练

混合精度训练(AMP)可以显著减少显存占用并加速训练过程。在MMPretrain中启用AMP非常简单：

optim_wrapper = dict(type='AmpOptimWrapper', optimizer=...)

高级优化配置

参数级精细调整

在实际应用中，我们经常需要对不同层或不同类型的参数采用不同的优化策略。MMPretrain提供了强大的参数级配置功能：

optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(type='SGD', lr=0.8, weight_decay=1e-4),
    paramwise_cfg=dict(
        norm_decay_mult=0.,  # 归一化层权重衰减设为0
        custom_keys={
            'backbone.layer0': dict(lr_mult=0, decay_mult=0),
            'head': dict(lr_mult=0.1)
        }
    )
)

支持配置的参数类型包括：

偏置项的学习率和权重衰减系数
归一化层的权重衰减系数
Depth-wise卷积的特殊处理
可变形卷积的偏移量学习率等

梯度处理技术

梯度裁剪

梯度裁剪是防止梯度爆炸的有效手段：

optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(type='SGD', lr=0.01, weight_decay=0.0001),
    clip_grad=dict(max_norm=35, norm_type=2)
)

梯度累积

当显存有限时，梯度累积可以模拟更大的batch size：

train_dataloader = dict(batch_size=64)
optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(type='SGD', lr=0.01, weight_decay=0.0001),
    accumulative_counts=4  # 相当于batch size=256
)

动态参数调度策略

学习率调度

MMPretrain提供了丰富的学习率调度策略，支持单策略和多策略组合：

# 单策略示例
param_scheduler = dict(
    type='MultiStepLR',
    by_epoch=True,
    milestones=[100, 150],
    gamma=0.1
)

# 多策略组合示例(线性预热+余弦退火)
param_scheduler = [
    dict(type='LinearLR', start_factor=0.001, by_epoch=False, end=50),
    dict(type='CosineAnnealingLR', by_epoch=True, begin=50)
]

动量调度

动量调度可以与学习率调度配合使用：

param_scheduler = [
    dict(type='LinearLR', ...),  # 学习率策略
    dict(type='LinearMomentum',  # 动量策略
         start_factor=0.001,
         by_epoch=False,
         begin=0,
         end=1000)
]

自定义优化组件

实现自定义优化器

创建优化器类并注册：

from mmpretrain.registry import OPTIMIZERS

@OPTIMIZERS.register_module()
class MyOptimizer(Optimizer):
    def __init__(self, a, b, c):
        ...

在配置中使用：

optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(type='MyOptimizer', a=a_value, b=b_value, c=c_value)
)

实现自定义优化器构造器

对于更复杂的参数分组需求，可以自定义优化器构造器：

from mmpretrain.registry import OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS

@OPTIM_WRAPPER_CONSTRUCTORS.register_module()
class MyOptimWrapperConstructor:
    def __init__(self, optim_wrapper_cfg, paramwise_cfg=None):
        ...