优化器
optimzier优化器的作用：优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用。
从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：
- 优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面。
- 参数
#pytorch定义优化器
optimizer = Adam(cnn.parameters(), lr=3e-4) # 选用AdamOptimizer
优化器更新方式
那么优化器如何进行更新呢？
我们来看一下.step源码
def step(self, closure=None):
"""Performs a single optimization step.
Arguments:
closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model
and returns the loss.
"""
loss = None
if closure is not None:
loss = closure()
for group in self.param_groups:
weight_decay = group['weight_decay']
momentum = group['momentum']
dampening = group['dampening']
nesterov = group['nesterov']
for p in group['params']:
if p.grad is None:
continue
d_p = p.grad.data
if weight_decay != 0:
d_p.add_(weight_decay, p.data)
if momentum != 0:
param_state = self.state[p]
if 'momentum_buffer' not in param_state:
buf = param_state['momentum_buffer'] = d_p.clone()
else:
buf = param_state['momentum_buffer']
buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)
if nesterov:
d_p = d_p.add(momentum, buf)
else:
d_p = buf
p.data.add_(-group['lr'], d_p)
return loss
从上面的代码可以看到step这个函数使用的是参数空间(param_groups)中的grad,也就是当前参数空间对应的梯度，这也就解释了为什么optimzier使用之前需要zero清零一下，因为如果不清零，那么使用的这个grad就得同上一个mini-batch有关，这不是我们需要的结果。再回过头来看，我们知道optimizer更新参数空间需要基于反向梯度，因此，当调用optimizer.step()的时候应当是loss.backward()的时候。
#pytorch语句
optimizer.zero_grad() #optimizer梯度清0
loss = loss_fn(outputs, y_train) #计算loss
loss.backward() #loss反向传播
optimizer.step() #根据loss反向梯度optimizer进行参数更新
那么为什么optimizer.step()需要放在每一个batch训练中，而不是epoch训练中，这是因为现在的mini-batch训练模式是假定每一个训练集就只有mini-batch这样大，因此实际上可以将每一次mini-batch看做是一次训练，一次训练更新一次参数空间，因而optimizer.step()放在这里。
scheduler.step（）按照Pytorch的定义是用来更新优化器的学习率的，一般是按照epoch为单位进行更换，即多少个epoch后更换一次学习率，因而scheduler.step()放在epoch这个大循环下。
学习率调整策略
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是
-
有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。
-
自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。
-
自定义调整：自定义调整学习率 LambdaLR。
-
等间隔调整学习率 StepLR
等间隔调整学习率，调整倍数为 gamma 倍，调整间隔为 step_size。间隔单位是step。需要注意的是， step 通常是指 epoch，不要弄成 iteration 了。
torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)
'''
参数：
step_size(int)
学习率下降间隔数，若为 30，则会在 30、 60、 90…个 step 时，将学习率调整为 lr*gamma。
gamma(float)
学习率调整倍数，默认为 0.1 倍，即下降 10 倍。
last_epoch(int)
上一个 epoch 数，这个变量用来指示学习率是否需要调整。当last_epoch 符合设定的间隔时，就会对学习率进行调整。当为-1 时，学习率设置为初始值。
'''
- 按需调整学习率 MultiStepLR
按设定的间隔调整学习率。这个方法适合后期调试使用，观察 loss 曲线，为每个实验定制学习率调整时机。
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
'''
参数：
milestones(list)
一个 list，每一个元素代表何时调整学习率， list 元素必须是递增的。如 milestones=[30,80,120]
gamma(float)
学习率调整倍数，默认为 0.1 倍，即下降 10 倍。
'''
- 指数衰减调整学习率 ExponentialLR
按指数衰减调整学习率，调整公式: lr=l∗gamma∗∗epoch
torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)
'''
参数：
gamma
学习率调整倍数的底，指数为 epoch，即 gamma**epoch
'''
- 余弦退火调整学习率 CosineAnnealingLR
以余弦函数为周期，并在每个周期最大值时重新设置学习率。以初始学习率为最大学习率，以 2∗Tmax
2∗Tmax 为周期，在一个周期内先下降，后上升。
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
'''
参数：
T_max(int)
一次学习率周期的迭代次数，即 T_max 个 epoch 之后重新设置学习率。
eta_min(float)
最小学习率，即在一个周期中，学习率最小会下降到 eta_min，默认值为 0。
'''
- 自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau
当某指标不再变化（下降或升高），调整学习率，这是非常实用的学习率调整策略。
例如，当验证集的 loss 不再下降时，进行学习率调整；或者监测验证集的 accuracy，当accuracy 不再上升时，则调整学习率。
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
'''
参数：
mode(str)
模式选择，有 min 和 max 两种模式， min 表示当指标不再降低(如监测loss)， max 表示当指标不再升高(如监测 accuracy)。
factor(float)
学习率调整倍数(等同于其它方法的 gamma)，即学习率更新为 lr = lr * factor
patience(int)
忍受该指标多少个 step 不变化，当忍无可忍时，调整学习率。
verbose(bool)
是否打印学习率信息， print(‘Epoch {:5d}: reducing learning rate of group {} to {:.4e}.’.format(epoch, i, new_lr))
threshold_mode(str)
选择判断指标是否达最优的模式，有两种模式， rel 和 abs。
当 threshold_mode == rel，并且 mode == max 时， dynamic_threshold = best * ( 1 +threshold )；
当 threshold_mode == rel，并且 mode == min 时， dynamic_threshold = best * ( 1 -threshold )；
当 threshold_mode == abs，并且 mode== max 时， dynamic_threshold = best + threshold ；
当 threshold_mode == rel，并且 mode == max 时， dynamic_threshold = best - threshold；
threshold(float)
配合 threshold_mode 使用。
cooldown(int)
“冷却时间“，当调整学习率之后，让学习率调整策略冷静一下，让模型再训练一段时间，再重启监测模式。
min_lr(float or list)
学习率下限，可为 float，或者 list，当有多个参数组时，可用 list 进行设置。
eps(float)
学习率衰减的最小值，当学习率变化小于 eps 时，则不调整学习率。
- 自定义调整学习率 LambdaLR
为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为，
lr=base_lr∗lmbda(self.last_epoch)
lr=base_lr∗lmbda(self.last_epoch)
fine-tune 中十分有用，我们不仅可为不同的层设定不同的学习率，还可以为其设定不同的学习率调整策略。
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)
'''
参数：
lr_lambda(function or list)
一个计算学习率调整倍数的函数，输入通常为 step，当有多个参数组时，设为 list。
使用方法
#定义学习率策略
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-10)
for i in range(args.EPOCHS):
cnn.train()
x_train, y_train, x_test, y_test = data.next_batch(args.BATCH) # 读取数据
x_train = torch.from_numpy(x_train)
y_train = torch.from_numpy(y_train)
x_train = x_train.float().to(device)
y_train = y_train.long().to(device)
x_test = torch.from_numpy(x_test)
y_test = torch.from_numpy(y_test)
x_test = x_test.float().to(device)
y_test = y_test.long().to(device)
outputs = cnn(x_train)
_, prediction = torch.max(outputs.data, 1)
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fn(outputs, y_train)
loss.backward()
#########################这两条语句都要在####################
optimizer.step() #此语句完成根据loss进行网络的参数更新
scheduler.step(loss) #scheduler为学习率调整策略,针对loss进行学习率改变。记得加上评价指标loss。这条语句可放在epoch的循环位置，要放在batch循环位置也可以，只是正对patience对象不同。
#############################################################
print(loss.detach())
# 若测试准确率高于当前最高准确率，则保存模型
train_accuracy = eval(model, x_test, y_test)
if train_accuracy >= best_accuracy:
best_accuracy = train_accuracy
model.save_model(cnn, MODEL_PATH, overwrite=True)
print("step %d, best accuracy %g" % (i, best_accuracy))
参考：
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