网络训练中的PyTorch学习率调整策略比较

在PyTorch中，学习率调整是优化神经网络模型训练过程中的重要步骤。合理的学习率调整策略可以加快收敛速度并提高模型的性能。下面将介绍几种常用的学习率调整策略，并提供相应的使用示例。

1. 常数学习率调整

常数学习率调整是最简单的学习率调整策略之一，即在整个训练过程中保持学习率不变。这种策略适用于数据集较小或模型复杂度较低的情况。

import torch
import torch.optim as optim
from torchvision.models import resnet50

model = resnet50(pretrained=True)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 全局常数学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)

2. 学习率衰减

学习率衰减是一种常用的学习率调整策略，通过在训练过程中逐渐减小学习率，以解决训练早期快速收敛和后期细节调整的问题。

import torch
import torch.optim as optim
from torchvision.models import resnet50

model = resnet50(pretrained=True)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 学习率衰减
for epoch in range(num_epochs):
    scheduler.step()
    train(...)
    validate(...)

在上述示例中，optim.lr_scheduler.StepLR是PyTorch内置的学习率调整器，每经过step_size个epoch就将学习率乘以gamma。可以根据具体情况进行调整。

3. 指数衰减学习率调整

指数衰减学习率调整也是常用的学习率调整策略，它将学习率按指数方式逐渐减小。可以通过torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR调整学习率。

import torch
import torch.optim as optim
from torchvision.models import resnet50

model = resnet50(pretrained=True)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)

# 指数衰减学习率
for epoch in range(num_epochs):
    scheduler.step()
    train(...)
    validate(...)

在上述示例中，学习率每个epoch乘以0.9，以衰减学习率。

除了上述常用的学习率调整策略外，PyTorch还提供了其他一些学习率调整器，如余弦退火学习率调整、ReduceLROnPlateau等。根据具体任务和数据集的特点，选择合适的学习率调整策略可以提高模型的性能。