文章目录

• PyTorch 十大优化器
  • 1 torch.optim.SGD
  • 2 torch.optim.ASGD
  • 3 torch.optim.Rprop
  • 4 torch.optim.Adagrad
  • 5 torch.optim.Adadelta
  • 6 torch.optim.RMSprop
  • 7 torch.optim.Adam(AMSGrad)
  • 8 torch.optim.Adamax
  • 9 torch.optim.SparseAdam
  • 10 torch.optim.LBFGS
• PyTorch 六大学习率调整方法
  • 1 lr_scheduler.StepLR
  • 2 lr_scheduler.MultiStepLR
  • 3 lr_scheduler.ExponentialLR
  • 4 lr_scheduler.CosineAnnealingLR
  • 5 lr_scheduler.ReduceLROnPlateau
  • 6 lr_scheduler.LambdaLR

1 torch.optim.SGD

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class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)

功能：
可实现 SGD 优化算法，带动量 SGD 优化算法，带 NAG (Nesterov accelerated gradient) 动量 SGD 优化算法，并且均可拥有 weight_decay 项。

参数：
params(iterable)- 参数组 (参数组的概念请查看 3.2 优化器基类：Optimizer)，优化器要管理的那部分参数。
lr(float)- 初始学习率，可按需随着训练过程不断调整学习率。
momentum(float)- 动量，通常设置为 0.9，0.8
dampening(float)- dampening for momentum ，暂时不了其功能，在源码中是这样用的：buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)，值得注意的是，若采用 nesterov，dampening 必须为 0.
weight_decay(float)- 权值衰减系数，也就是 L2 正则项的系数
nesterov (bool)- bool 选项，是否使用 NAG (Nesterov accelerated gradient)

注意事项：
pytroch 中使用 SGD 十分需要注意的是，更新公式与其他框架略有不同！
pytorch 中是这样的：

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v=ρ?v+g
p=p?lr?v=p - lr?ρ?v - lr?g
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其他框架：

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v=ρ?v+lr?g
p=p?v=p - ρ?v - lr?g
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ρ 是动量，v 是速率，g 是梯度，p 是参数，其实差别就是在 ρ?v 这一项，pytorch 中将此项也乘了一个学习率。

2 torch.optim.ASGD

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class torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0)

功能：
ASGD 也成为 SAG，均表示随机平均梯度下降 (Averaged Stochastic Gradient Descent)，简单地说 ASGD 就是用空间换时间的一种 SGD，详细可参看论文：http://riejohnson.com/rie/stograd_nips.pdf

参数：
params(iterable) - 参数组 (参数组的概念请查看 3.1 优化器基类：Optimizer)，优化器要优化的那些参数。
lr(float) - 初始学习率，可按需随着训练过程不断调整学习率。
lambd(float) - 衰减项，默认值 1e-4。
alpha(float) - power for eta update ，默认值 0.75。
t0(float) - point at which to start averaging，默认值 1e6。
weight_decay(float) - 权值衰减系数，也就是 L2 正则项的系数。

3 torch.optim.Rprop

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class torch.optim.Rprop(params, lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50))

功能：
实现 Rprop 优化方法 (弹性反向传播)，优化方法原文《Martin Riedmiller und Heinrich Braun: Rprop - A Fast Adaptive Learning Algorithm. Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII, 1992》
该优化方法适用于 full-batch，不适用于 mini-batch，因而在 min-batch 大行其道的时代里，很少见到。

4 torch.optim.Adagrad

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class torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0, initial_accumulator_value=0)

功能：
实现 Adagrad 优化方法 (Adaptive Gradient)，Adagrad 是一种自适应优化方法，是自适应的为各个参数分配不同的学习率。这个学习率的变化，会受到梯度的大小和迭代次数的影响。梯度越大，学习率越小；梯度越小，学习率越大。缺点是训练后期，学习率过小，因为 Adagrad 累加之前所有的梯度平方作为分母。
详细公式请阅读：Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization
John Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer; 12(Jul):2121?2159, 2011.(http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf)

5 torch.optim.Adadelta

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class torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)

功能：
实现 Adadelta 优化方法。Adadelta 是 Adagrad 的改进。Adadelta 分母中采用距离当前时间点比较近的累计项，这可以避免在训练后期，学习率过小。
详细公式请阅读:https://arxiv.org/pdf/1212.5701.pdf

6 torch.optim.RMSprop

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class torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False)

功能：
实现 RMSprop 优化方法（Hinton 提出），RMS 是均方根（root meam square）的意思。RMSprop 和 Adadelta 一样，也是对 Adagrad 的一种改进。RMSprop 采用均方根作为分母，可缓解 Adagrad 学习率下降较快的问题。并且引入均方根，可以减少摆动，详细了解可读：http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf

7 torch.optim.Adam(AMSGrad)

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class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)

功能：
实现 Adam (Adaptive Moment Estimation)) 优化方法。Adam 是一种自适应学习率的优化方法，Adam 利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态的调整学习率。吴老师课上说过，Adam 是结合了 Momentum 和 RMSprop，并进行了偏差修正。
参数：
amsgrad- 是否采用 AMSGrad 优化方法，asmgrad 优化方法是针对 Adam 的改进，通过添加额外的约束，使学习率始终为正值。(AMSGrad，ICLR-2018 Best-Pper 之一，《On the convergence of Adam and Beyond》)。
详细了解 Adam 可阅读，Adam: A Method for Stochastic Optimization (https://arxiv.org/abs/1412.6980)。

8 torch.optim.Adamax

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class torch.optim.Adamax(params, lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)

功能：
实现 Adamax 优化方法。Adamax 是对 Adam 增加了一个学习率上限的概念，所以也称之为 Adamax。
详细了解可阅读，Adam: A Method for Stochastic Optimization (https://arxiv.org/abs/1412.6980)(没错，就是 Adam 论文中提出了 Adamax)。

9 torch.optim.SparseAdam

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class torch.optim.SparseAdam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08)

功能：
针对稀疏张量的一种 “阉割版” Adam 优化方法。
only moments that show up in the gradient get updated, and only those portions of the gradient get applied to the parameters

10 torch.optim.LBFGS

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class torch.optim.LBFGS(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=None, tolerance_grad=1e-05, tolerance_change=1e-09, history_size=100, line_search_fn=None)

功能：
实现 L-BFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）优化方法。L-BFGS 属于拟牛顿算法。L-BFGS 是对 BFGS 的改进，特点就是节省内存。

优化器中最重要的一个参数就是学习率，合理的学习率可以使优化器快速收敛。一般在训练初期给予较大的学习率，随着训练的进行，学习率逐渐减小。学习率什么时候减小，减小多少，这就涉及到学习率调整方法。
PyTorch 中提供了六种方法供大家使用，下面将一一介绍，最后对学习率调整方法进行总结。

1 lr_scheduler.StepLR

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class torch.optim.lr_scheduler.StepLR ( optimizer , step_size , gamma=0.1 , last_epoch=-1 )

功能：
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。
参数：
- 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。
- 学习率调整倍数，默认为 0.1 倍，即下降 10 倍。
- 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。

2 lr_scheduler.MultiStepLR

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class torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR ( optimizer , milestones , gamma=0.1 , last_epoch=-1 )

功能：
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。
参数：
- 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]
- 学习率调整倍数，默认为 0.1 倍，即下降 10 倍。
- 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。

3 lr_scheduler.ExponentialLR

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class torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR ( optimizer , gamma , last_epoch=-1 )

功能：
按指数衰减调整学习率，调整公式: lr=lr * gammaepoch
参数：
- 学习率调整倍数的底，指数为 epoch，即 gammaepoch
- 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。

4 lr_scheduler.CosineAnnealingLR

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class torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR ( optimizer , T_max , eta_min=0 , last_epoch=-1 )

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。具体如下图所示

详细请阅读论文《 SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts》(ICLR-2017)： https://arxiv.org/abs/1608.03983
参数：
- 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。
- 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。
学习率调整公式为：

可以看出是以初始学习率为最大学习率，以 2*Tmax 为周期，在一个周期内先下降，后上升。

5 lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

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class 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 )

功能：
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。
参数：
- 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)。
- 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
- 直译 ——“耐心”，即忍受该指标多少个 step 不变化，当忍无可忍时，调整学习率。
- 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 for measuring the new optimum ，配合 threshold_mode 使用。
- 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==abs，并且 mode==min 时， dynamic_threshold=best - threshold
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。

6 lr_scheduler.LambdaLR

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class torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR ( optimizer , lr_lambda , last_epoch=-1 )

功能：
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) 。
参数：
- 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。
- 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。

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例如： 
ignored_params=list(map(id, net.fc3.parameters())) 
base_params=filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, net.parameters()) 
optimizer=optim.SGD([
{'params': base_params},
{'params': net.fc3.parameters(), 'lr': 0.001*100}], 0.001, momentum=0.9,weight_decay=1e-4)
lambda1=lambda epoch: epoch // 3
lambda2=lambda epoch: 0.95 ** epoch

scheduler=torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=[lambda1, lambda2])
for epoch in range(100):
scheduler.step()
print('epoch: ', i, 'lr: ', scheduler.get_lr())
train(...)
validate(...)
输出： 
epoch: 0 lr: [0.0, 0.1]
epoch: 1 lr: [0.0, 0.095]
epoch: 2 lr: [0.0, 0.09025]
epoch: 3 lr: [0.001, 0.0857375]
epoch: 4 lr: [0.001, 0.081450625]
epoch: 5 lr: [0.001, 0.07737809374999999]
epoch: 6 lr: [0.002, 0.07350918906249998]
epoch: 7 lr: [0.002, 0.06983372960937498]
epoch: 8 lr: [0.002, 0.06634204312890622]
epoch: 9 lr: [0.003, 0.0630249409724609]

为什么第一个参数组的学习率会是 0 呢？ 来看看学习率是如何计算的。
第一个参数组的初始学习率设置为 0.001, lambda1=lambda epoch: epoch // 3,
第 1 个 epoch 时，由 lr=base_lr * lmbda (self.last_epoch)，可知道 lr=0.001 *
(0//3) ，又因为 1//3 等于 0，所以导致学习率为 0。
第二个参数组的学习率变化，就很容易看啦，初始为 0.1，lr=0.1 * 0.95^epoch ，当 epoch 为 0 时，lr=0.1 ，epoch 为 1 时，lr=0.1*0.95。

学习率调整小结
PyTorch 提供了六种学习率调整方法，可分为三大类，分别是

1. 有序调整；
2. 自适应调整；
3. 自定义调整。
   第一类，依一定规律有序进行调整，这一类是最常用的，分别是等间隔下降 (Step)，按需设定下降间隔 (MultiStep)，指数下降 (Exponential) 和 CosineAnnealing。这四种方法的调整时机都是人为可控的，也是训练时常用到的。
   第二类，依训练状况伺机调整，这就是 ReduceLROnPlateau 方法。该法通过监测某一指标的变化情况，当该指标不再怎么变化的时候，就是调整学习率的时机，因而属于自适应的调整。
   第三类，自定义调整，Lambda。Lambda 方法提供的调整策略十分灵活，我们可以为不同的层设定不同的学习率调整方法，这在 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，简直不能更棒！

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