利用LRScheduler()调整学习率实现网络模型的稳定训练

学习率衰减是训练深度神经网络中常用的技巧之一，它可以帮助网络模型在训练过程中更加稳定、收敛更快。在PyTorch中，可以利用torch.optim.lr_scheduler中的LRScheduler类来实现学习率的调整。

LRScheduler类是一个基类，它提供了一些基本的调整学习率的方法，比如step()、get_lr()和state_dict()等。我们可以继承LRScheduler类，实现自定义的学习率调整策略。

下面通过一个例子来说明如何使用LRScheduler类进行学习率的调整：

首先，我们可以定义一个带有学习率调整策略的网络模型，例如一个简单的卷积神经网络：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=3)
        self.fc = nn.Linear(20 * 22 * 22, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 20 * 22 * 22)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Net()

接下来，我们可以定义一个LRScheduler类的子类，并实现我们自己的学习率调整策略。例如，我们可以根据训练过程中的epoch数动态调整学习率：

class MyLRScheduler(torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler):
    def __init__(self, optimizer):
        super(MyLRScheduler, self).__init__(optimizer)

    def get_lr(self):
        lr = []
        for base_lr in self.base_lrs:
            lr.append(base_lr * (0.1 ** (self.last_epoch // 10)))
        return lr

在这个例子中，我们在每10个epoch时将学习率衰减为原来的0.1倍。

最后，我们可以使用LRScheduler类来进行训练：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = MyLRScheduler(optimizer)

for epoch in range(100):
    train(...)
    test(...)
    scheduler.step()

在每个epoch中，我们都会先进行训练和测试，然后调用scheduler.step()来更新学习率。

通过使用LRScheduler类，我们可以方便地实现学习率的调整，从而实现网络模型的稳定训练。此外，PyTorch还提供了其他一些常用的学习率调整策略，比如StepLR、MultiStepLR和ReduceLROnPlateau等，可以根据具体的应用场景选择合适的学习率调整策略。