介绍
在Pytorch中有6种学习率调整方法，分别如下:
StepLRMultiStepLRExponentialLRCosineAnnealingLRReduceLRonPlateauLambdaLR
它们用来在不停的迭代中去修改学习率，这6种方法都继承于一个基类_LRScheduler,这个类有三个主要属性以及两个主要方法。
三个主要属性分别是：
-
optimizer：关联的优化器 -
last_epoch：记录epoch数 -
base_lrs：记录初始学习率
两个主要方法分别是：
-
step()：更新下一个epoch的学习率 -
get_last_lr()：返回上次计算后的学习率
先分别介绍一下Pytorch中提供的6种学习率调整方法
注意
学习率的调整只能在epoch循环中使用，不能在batch循环中使用，因为那样将导致学习率快速下降。而且从属性中的last_epoch也可以看出，学习率调整是在epoch层面进行的。
StepLR
功能：等间隔调整学习率，也就是每隔一段时间去调整学习率，最终学习率的图形是阶梯形状逐渐下降（gamma小于1）或者上升（gamma大于1，估计没有人会这么设置吧）
主要参数：
-
step_size:调整学习率的间隔数 -
gamma:调整系数，也就是每次调整学习率，都将之前的学习率乘以这个系数，具体调整方式：lr=lr*gamma
下面我们来看一看StepLR的图形变化，这里取gamma为0.5，共50个epoch：
StepLR
详细代码见附录
MultiStepLR
功能：按给定间隔调整学习率
主要参数：
-
milestones：设定调整时刻数，这个参数是一个列表，其中每一项都是一个整数，代表所需要调整学习率的epoch时刻，例如：[50,125,180]表示分别在epoch为50，125，180时进行调整 -
gamma：调整系数与StepLR中的gamma是同样的含义
下图是MultiStepLR的变化曲线，这里设置的milestones为[20, 25, 35]，可以看出在第20，25，35个epoch时，学习率有所变化
MultiStepLR
ExponentialLR
功能：按指数衰减调整学习率
主要参数：
-
gamma：指数的底，通常设置为接近1的数（0.9），调整方式：lr=lr*gamma**epoch
下图是MultiStepLR的变化曲线，gamma取值为0.9，可以看出，这里的学习率是呈指数形式下降的
ExponentialLR
CosineAnnealingLR
功能：余弦周期调整学习率，这种调整方式是可以增大学习率的
主要参数：
-
T_max：下降周期，这个参数表示的是余弦周期的一半 -
eta_min：学习率下限
调整方式：
image-20201121151425528.png
下图是CosineAnnealingLR的变化曲线，T_max设置为10，eta_min没有设置，默认为0，从图中可以看出学习率的变化周期性的变化，Cos函数的周期是T_max的2倍，也就是20
CosineAnnealingLR
ReduceLRonPlateau
功能：监控指标，当指标不再变化则调整，非常实用，可以监控loss或者accuracy
主要参数：
-
mode：min/max两种模式，min观察监控的指标不下降就调整，max观察监控的指标不上升就调整 -
factor：调整系数，相当于StepLR中的gamma -
patience：“耐心”，接受连续几次不变化 -
cooldown：“冷却时间”，停止监控一段时间 -
verbose：是否打印日志 -
min_lr：学习率下限 -
eps：学习率衰减最小值
下图是ReduceLRonPlateau的变化曲线，一些参数设置如下：
lr = 0.1
factor = 0.3
mode = "min"
patience = 5
cooldown = 3
min_lr = 1e-4
verbose = True
这里最初使用一个固定的loss_value=0.5来模拟loss的不变化，然后再第4个epoch时，将loss_value设置为0.4，图像如下：
ReduceLROnPlateau
终端中输出如下信息：
Epoch 10: reducing learning rate of group 0 to 3.0000e-02.
Epoch 19: reducing learning rate of group 0 to 9.0000e-03.
Epoch 28: reducing learning rate of group 0 to 2.7000e-03.
Epoch 37: reducing learning rate of group 0 to 8.1000e-04.
Epoch 46: reducing learning rate of group 0 to 2.4300e-04.
分析
终端中显示第10个epoch时，对学习率进行了调整，其中0，1，2，3的epoch（4次epoch），没有对学习率进行调整，在epoch=3（第4次）时，由于对loss_value手动减小到了0.4，模拟了loss减小，所以ReduceLRonPlateau的patience在epoch=4（第5次）时重新开始计数，直到epoch=8（第9次）时，patience到达了极限（patience=5），所以在epoch=9（第10次）时对学习率进行了调整，学习率被乘以0.3，调整到了0.03。
此后，ReduceLRonPlateau进入cooldown状态，等待3轮(cooldown=3)不对loss进行监控，直到epoch=12（第13次）,然后继续观察loss的变化，观察5个epoch，此时epoch=17（第18次），patience又到达了极限（patience=5），在epoch=18（第19次）时对学习率进行了调整，学习率又被乘以0.3，调整到了0.009。
后续依次类推，学习率分别在第28、37、46次时被进行了调整。
LambdaLR
功能：自定义调整策略
主要参数：
-
lr_lambda：function or list，如果是list，则list中每一元素都得是function。这里传入lr_lambda的参数是last_epoch
下面使用LambdaLR模拟一下ExponentialLR，gamma设置为0.95
lambda epoch: 0.95**epoch
生成的曲线如下图所示：
LambdaLR
附录
下面代码中的Net为假的网络，无实际意义
StepLR代码
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.nn import Linear, Sequential
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
lr = 0.1
# 生成一堆假数据
x_data = torch.linspace(0, 50, 100)
x_data = torch.unsqueeze(x_data, 0)
y_data = x_data ** 2 + torch.randn(100) * 20
x_data = x_data.permute(1, 0)
y_data = y_data.permute(1, 0)
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# plt.plot(x_data, y_data)
# plt.show()
train_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
train_data = iter(train_loader)
train_x, train_y = next(train_data)
print(train_x.shape, train_y.shape)
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_num=10):
super(Net, self).__init__()
self.layer = Sequential(
Linear(1, hidden_num),
Linear(hidden_num, 1),
)
def forward(self, x):
x = self.layer(x)
return x
net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = StepLR(optimizer=optimizer, step_size=5, gamma=0.5)
lr_list = []
for i in range(50):
for x, y in train_loader:
y_pred = net(x)
loss = criterion(y_pred, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step()
lr_list.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
# 绘制lr变化曲线
plt.plot(lr_list)
plt.legend(labels=['StepLR:gamma=0.5'])
plt.show()
print(scheduler)
MultiStepLRd代码
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.nn import Linear, Sequential
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
lr = 0.1
# 生成一堆假数据
x_data = torch.linspace(0, 50, 100)
x_data = torch.unsqueeze(x_data, 0)
y_data = x_data ** 2 + torch.randn(100) * 20
x_data = x_data.permute(1, 0)
y_data = y_data.permute(1, 0)
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# plt.plot(x_data, y_data)
# plt.show()
train_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
train_data = iter(train_loader)
train_x, train_y = next(train_data)
print(train_x.shape, train_y.shape)
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_num=10):
super(Net, self).__init__()
self.layer = Sequential(
Linear(1, hidden_num),
Linear(hidden_num, 1),
)
def forward(self, x):
x = self.layer(x)
return x
net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = MultiStepLR(optimizer=optimizer, milestones=[20, 25, 35], gamma=0.5)
lr_list = []
for i in range(50):
for x, y in train_loader:
y_pred = net(x)
loss = criterion(y_pred, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
lr_list.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
scheduler.step()
# 绘制lr变化曲线
plt.plot(lr_list)
plt.legend(labels=['MultiStepLR:gamma=0.5'])
plt.show()
print(scheduler)
ExponentialLR代码
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.nn import Linear, Sequential
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
lr = 0.1
gamma = 0.9
# 生成一堆假数据
x_data = torch.linspace(0, 50, 100)
x_data = torch.unsqueeze(x_data, 0)
y_data = x_data ** 2 + torch.randn(100) * 20
x_data = x_data.permute(1, 0)
y_data = y_data.permute(1, 0)
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# plt.plot(x_data, y_data)
# plt.show()
train_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
train_data = iter(train_loader)
train_x, train_y = next(train_data)
print(train_x.shape, train_y.shape)
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_num=10):
super(Net, self).__init__()
self.layer = Sequential(
Linear(1, hidden_num),
Linear(hidden_num, 1),
)
def forward(self, x):
x = self.layer(x)
return x
net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = ExponentialLR(optimizer=optimizer, gamma=gamma)
lr_list = []
for i in range(50):
for x, y in train_loader:
y_pred = net(x)
loss = criterion(y_pred, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
lr_list.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
scheduler.step()
# 绘制lr变化曲线
plt.plot(lr_list)
plt.legend(labels=['ExponentialLR: gamma={}'.format(gamma)])
plt.show()
print(scheduler)
ReduceLRonPlateau代码
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.nn import Linear, Sequential
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
lr = 0.1
loss_value = 0.5
factor = 0.3
mode = "min"
patience = 5
cooldown = 3
min_lr = 1e-4
verbose = True
# 生成一堆假数据
x_data = torch.linspace(0, 50, 100)
x_data = torch.unsqueeze(x_data, 0)
y_data = x_data ** 2 + torch.randn(100) * 20
x_data = x_data.permute(1, 0)
y_data = y_data.permute(1, 0)
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# plt.plot(x_data, y_data)
# plt.show()
train_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
train_data = iter(train_loader)
train_x, train_y = next(train_data)
print(train_x.shape, train_y.shape)
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_num=10):
super(Net, self).__init__()
self.layer = Sequential(
Linear(1, hidden_num),
Linear(hidden_num, 1),
)
def forward(self, x):
x = self.layer(x)
return x
net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer=optimizer, mode=mode, factor=factor, patience=patience,
verbose=verbose, cooldown=cooldown, min_lr=min_lr)
lr_list = []
for i in range(50):
lr_list.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
for x, y in train_loader:
y_pred = net(x)
loss = criterion(y_pred, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 手动模拟学习率的降低
if i == 3:
loss_value = 0.4
scheduler.step(loss_value)
# 绘制lr变化曲线
plt.plot(lr_list)
plt.legend(labels=['ReduceLROnPlateau'])
plt.show()
print(scheduler)
LambdaLR代码
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.nn import Linear, Sequential
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
lr = 0.1
# 生成一堆假数据
x_data = torch.linspace(0, 50, 100)
x_data = torch.unsqueeze(x_data, 0)
y_data = x_data ** 2 + torch.randn(100) * 20
x_data = x_data.permute(1, 0)
y_data = y_data.permute(1, 0)
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# plt.plot(x_data, y_data)
# plt.show()
train_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True)
train_data = iter(train_loader)
train_x, train_y = next(train_data)
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_num=10):
super(Net, self).__init__()
self.layer = Sequential(
Linear(1, hidden_num),
Linear(hidden_num, 1),
)
def forward(self, x):
x = self.layer(x)
return x
net = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
scheduler = LambdaLR(optimizer=optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 0.95**epoch) # 模拟ExponentialLR
lr_list = []
for i in range(50):
lr_list.append(scheduler.get_last_lr())
for x, y in train_loader:
y_pred = net(x)
loss = criterion(y_pred, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step()
# 绘制lr变化曲线
plt.plot(lr_list)
plt.legend(labels=['LambdaLR'])
plt.show()
print(scheduler)
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