Python中的utils.lr_schedulerWarmupMultiFactorScheduler()函数详解

utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler()函数是PyTorch的学习率调度器，用于对训练过程中的学习率进行调整和控制。它可以实现学习率的预热、分段衰减和动态调整等功能，是模型训练过程中常用的一个函数。

函数定义：

class torch.utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler(optimizer, milestones, factor=0.1, warmup_iters=0, warmup_factor=1.0, last_epoch=-1)

函数参数：

- optimizer：优化器，即模型的优化器，如SGD、Adam等。

- milestones：一个列表，用于定义学习率改变的阶段。每当训练到某个阶段时，学习率会根据factor进行调整。

- factor：一个浮点数，表示学习率的衰减倍数。当训练到milestones中的某个阶段时，学习率会乘以factor进行调整，默认值为0.1。

- warmup_iters：一个整数，表示学习率预热的迭代次数。模型在预热阶段，学习率会从warmup_factor逐渐增加到原始学习率，默认值为0，表示不进行学习率预热。

- warmup_factor：一个浮点数，表示预热阶段学习率的增加倍数。默认值为1.0，即不进行学习率预热。

- last_epoch：一个整数，表示上一个训练周期的索引。默认值为-1，表示从0开始。

使用例子：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.utils.lr_scheduler as lr_scheduler

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler(optimizer, milestones=[30, 80], factor=0.1, warmup_iters=10, warmup_factor=0.001)

# 循环训练迭代
for epoch in range(100):
    # 训练模型
    
    # 更新学习率
    scheduler.step()
    lr = optimizer.param_groups[0]['lr']
    print(f"Current learning rate: {lr}")

以上例子中，首先创建了一个SGD优化器，学习率为0.01，动量为0.9。然后创建了一个学习率调度器，使用WarmupMultiFactorScheduler函数，设置了milestones=[30,80]，表示在第30个和第80个训练周期时，学习率会进行调整。factor为0.1，表示学习率在调整时会减小为原来的0.1倍。warmup_iters为10，表示在前10个训练周期进行学习率预热，warmup_factor为0.001，表示预热阶段学习率按照原来的0.001倍逐渐增加。最后使用scheduler.step()来更新学习率，通过optimizer.param_groups[0]['lr']可以得到当前的学习率，并打印出来。

上述例子中的学习率调整策略可以总结如下：

1. 前10个训练周期进行学习率预热，学习率从0.001倍慢慢增加到初始学习率0.01。

2. 在第30个训练周期时，学习率减小为原来的0.1倍，即为0.001。

3. 在第80个训练周期时，学习率再次减小为原来的0.1倍，即为0.0001。

通过这样的学习率调整策略，可以提高模型在训练初期的稳定性，帮助模型更好地收敛。