Python中利用object_detection.utils.learning_schedulesmanual_stepping()函数手动步进学习率的技巧

在使用深度学习模型进行训练时，学习率的设置是非常重要的一个超参数。学习率决定了每次参数更新的幅度，过小的学习率会导致训练过程变得非常缓慢，而过大的学习率则可能导致模型无法收敛。为了有效地调整学习率，可以使用object_detection.utils.learning_schedules模块中的learning_schedulesmanual_stepping()函数。

learning_schedulesmanual_stepping()函数允许我们根据指定的epoch数或step数手动调整学习率的大小。它的函数原型如下：

def manual_stepping(global_step, boundaries, rates, warmup=False):

    """

    逐阶段手动调整学习率

    参数：

    global_step：当前的训练步数

    boundaries：一个包含阶段边界索引的列表，从小到大排列，比如[100, 200, 300]表示在第100、200、300步时进行学习率调整

    rates：一个包含学习率值的列表，尺寸比boundaries大一，比如[0.1, 0.01, 0.001]表示在每个阶段的学习率分别设为0.1、0.01、0.001

    warmup：是否进行热身学习，默认为False

    返回值：

    返回调整后的学习率

    """

在使用learning_schedules.manual_stepping()函数之前，我们需要先导入相应的库和模块。一般会用到tensorflow中的学习率模块tf.train和object_detection.utils.learning_schedules。

import tensorflow as tf

from object_detection.utils import learning_schedules

为了说明该函数的使用方法，我们以一个示例进行说明。假设我们要在一个训练过程中使用步进学习率调整策略，并设置在每10个epoch后将学习率调整为原来的0.1倍，即设置阶段边界为[10, 20, 30, ...]，学习率为原来的0.1^epoch。

# 定义训练的总步数

total_steps = 10000

# 定义每个epoch的步数

steps_per_epoch = 1000

# 定义学习率的基准值

base_lr = 0.1

# 定义epoch数

num_epochs = int(total_steps / steps_per_epoch)

# 定义阶段边界和学习率

boundaries = [epoch * steps_per_epoch for epoch in range(1, num_epochs+1)]

rates = [base_lr * pow(0.1, epoch) for epoch in range(num_epochs)]

# 定义全局步数

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)

# 调用learning_schedules.manual_stepping()函数

lr = learning_schedules.manual_stepping(global_step, boundaries, rates, warmup=False)

# 定义优化器，并用调整后的学习率初始化

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)

# 定义训练操作和更新步数操作

train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

上述代码中，我们首先根据总训练步数和每个epoch的步数计算出总epoch数。然后，根据每个epoch的步数和基准学习率计算出阶段边界和学习率。之后，定义全局步数变量，并调用learning_schedules.manual_stepping()函数得到调整后的学习率。最后，使用优化器的minimize()方法和训练操作更新全局步数。

通过这种方式，我们可以灵活地调整学习率，在训练过程中根据需要进行学习率的调整。当训练进度较大时，学习率会逐渐减小，有利于模型的稳定收敛。