PyTorch学习率调度器：解决学习率不降低问题

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，学习率是一个非常重要的超参数。合适的学习率可以帮助模型更快、更好地收敛。然而，很多情况下，固定的学习率并不能达到最佳效果。为了解决这个问题，我们可以使用学习率调度器来动态调整学习率。

本文将分析一段PyTorch代码中学习率无法降低的原因，并提供使用ReduceLROnPlateau调度器来解决这个问题的方案。

问题分析

以下代码片段展示了一个训练ResNet50模型的例子。问题在于，这段代码没有使用学习率调度器来降低学习率。pythonimport torchimport osimport torchvision.models as modelsfrom torch.utils import datafrom torch import nnfrom torch import optimimport numpy as npimport argparseimport timefrom data.MyDataset import Mydatasetprofrom torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateaufrom data.MyDataset import all_imgs_path, all_labels, transformfrom tensorboardX import SummaryWriter

... 省略参数解析、路径设置等代码 ...

设置ReduceLROnPlateau学习率调度器scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=10, verbose=True)

... 省略模型定义、数据加载等代码 ...

for epoch in range(args.epochs): # ... 省略训练代码 ...

# ... 省略验证代码 ...

if accuracy > best_accuracy:        best_accuracy = accuracy        best_epoch = epoch        torch.save(model, DESTINATION_PATH+'Direction_model.pth')        no_improve_count = 0    else:        no_improve_count += 1        if no_improve_count >= 10:            # 更新学习率            scheduler.step(best_accuracy)            if optimizer.param_groups[0]['lr'] < 1e-5:                # 学习率过小，停止训练                print('Learning rate too small, training stopped.')                break            no_improve_count = 0

解决方案

要解决这个问题，需要在每个epoch结束后调用scheduler.step()来更新学习率。ReduceLROnPlateau调度器会在验证集指标停止提升时降低学习率。

修改后的代码如下：python# ... 省略参数解析、路径设置等代码 ...

设置ReduceLROnPlateau学习率调度器scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=10, verbose=True)

... 省略模型定义、数据加载等代码 ...

for epoch in range(args.epochs): # ... 省略训练代码 ...

# ... 省略验证代码 ...

# 更新学习率    scheduler.step(accuracy)  # 将验证集准确率传递给scheduler

if accuracy > best_accuracy:        best_accuracy = accuracy        best_epoch = epoch        torch.save(model, DESTINATION_PATH+'Direction_model.pth')        no_improve_count = 0    else:        no_improve_count += 1        if no_improve_count >= 10:            # ... (可以省略这段代码，因为scheduler已经负责更新学习率)            # if optimizer.param_groups[0]['lr'] < 1e-5:            #     # 学习率过小，停止训练            #     print('Learning rate too small, training stopped.')            #     break            # no_improve_count = 0

总结

通过在每个epoch结束后调用scheduler.step()，我们可以使用ReduceLROnPlateau调度器来动态调整学习率，从而提高模型的训练效果。

希望本文能够帮助您解决PyTorch代码中学习率无法降低的问题。如果您还有其他问题，请随时提出