利用Python的utils.lr_schedulerWarmupMultiFactorScheduler()提升深度学习模型的训练效果

在深度学习中，学习速率（learning rate）是训练模型非常重要的超参数之一。学习速率可以决定模型在训练过程中收敛的速度和收敛的质量。较高的学习速率可能导致模型无法收敛，而较低的学习速率可能导致模型收敛速度过慢。为了解决这个问题，我们可以使用学习速率调度器（learning rate scheduler）来动态调整学习速率。

utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler 是 Python 工具包 torch.optim.lr_scheduler 中的一个学习速率调度器。它可以在训练的前期阶段使用“热身”策略来调整学习速率，并在训练的后期阶段根据指定的因子来调整学习速率。

下面我们将通过一个例子来说明如何使用 utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler 提升模型的训练效果。

首先，我们需要导入所需的库和模块。

import torch
import torchvision
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.optim.lr_scheduler import WarmupMultiFactorScheduler

然后，我们定义一个简单的卷积神经网络模型。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

然后，我们定义一些超参数。

batch_size = 64
max_epochs = 50
lr = 0.01
momentum = 0.9
gamma = 0.1
milestones = [30, 40]
warmup_iters = 500
warmup_factor = 0.1

接下来，我们定义数据加载器和预处理操作。

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
                         shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
                        shuffle=False, num_workers=2)

然后，我们定义模型、损失函数和优化器。

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)

最后，我们使用 utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler 来设置学习速率调度器，并在训练过程中调整学习速率。

scheduler = WarmupMultiFactorScheduler(optimizer, milestones, gamma=gamma, warmup_iters=warmup_iters, warmup_factor=warmup_factor)

for epoch in range(max_epochs):
    net.train()
    train_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        train_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += labels.size(0)
        correct += predicted.eq(labels).sum().item()

        scheduler.step()

    print('Epoch: %d | Loss: %.3f | Accuracy: %.3f%%' % (epoch+1, train_loss/(i+1), 100.*correct/total))

在上面的代码中，WarmupMultiFactorScheduler 会根据训练轮数来动态调整学习速率。在前 warmup_iters 轮训练中，学习速率会线性地从 lr * warmup_factor 进行增加到 lr，以“热身”网络。之后，学习速率会根据指定的 milestones 和 gamma 参数变化。

总结来说，利用 utils.lr_scheduler.WarmupMultiFactorScheduler 可以帮助我们更好地调整学习速率，加快模型的收敛速度，并且提高训练效果。