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Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate

1 综述

1.1 lr_scheduler综述

torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learning rate）的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。
而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。

学习率的调整应该放在optimizer更新之后，下面是一个参考蓝本：

>>> scheduler = ...
>>> for epoch in range(100):
>>>     train(...)
>>>     validate(...)
>>>     scheduler.step()

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注意： 在PyTorch 1.1.0之前的版本，学习率的调整应该被放在optimizer更新之前的。如果我们在 1.1.0 及之后的版本仍然将学习率的调整（即 scheduler.step()）放在 optimizer’s update（即 optimizer.step()）之前，那么 learning rate schedule 的第一个值将会被跳过。所以如果某个代码是在 1.1.0 之前的版本下开发，但现在移植到 1.1.0及之后的版本运行，发现效果变差，需要检查一下是否将scheduler.step()放在了optimizer.step()之前。

1.2 optimizer综述

为了了解lr_scheduler，我们先以Adam()为例了解一下优化器（所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类）：
语法：

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

参数：

1. params (iterable)：需要优化的网络参数，传进来的网络参数必须是Iterable（官网对这个参数用法讲的不太清楚，下面有例子清楚的说明param具体用法）。
   1. 如果优化一个网络，网络的每一层看做一个parameter group，一整个网络就是parameter groups（一般给赋值为net.parameters()），补充一点，net.parameters()函数返回的parameter groups实际上是一个变成了generator的字典；
   2. 如果同时优化多个网络，有两种方法：
      1. 将多个网络的参数合并到一起，当成一个网络的参数来优化（一般赋值为[*net_1.parameters(), *net_2.parameters(), ..., *net_n.parameters()]或itertools.chain(net_1.parameters(), net_2.parameters(), ..., net_n.parameters()))；
      2. 当成多个网络优化，这样可以很容易的让多个网络的学习率各不相同（一般赋值为[{'params': net_1.parameters()}, {'params': net_2.parameters()}, ..., {'params': net_n.parameters()})。
2. lr (float, optional)：学习率；
3. betas (Tuple[float, float], optional) – coefficients used for computing running averages of gradient and its square (default: (0.9, 0.999))；
4. eps (float, optional) – term added to the denominator to improve numerical stability (default: 1e-8)；
5. weight_decay (float, optional) – weight decay (L2 penalty) (default: 0)；
6. amsgrad (boolean, optional) – whether to use the AMSGrad variant of this algorithm from the paper On the Convergence of Adam and Beyond (default: False)。

两个属性:

1. optimizer.defaults： 字典，存放这个优化器的一些初始参数，有：'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'。事实上这个属性继承自torch.optim.Optimizer父类；
2. optimizer.param_groups：列表，每个元素都是一个字典，每个元素包含的关键字有：'params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'，params类是各个网络的参数放在了一起。这个属性也继承自torch.optim.Optimizer父类。

由于上述两个属性都继承自所有优化器共同的基类，所以是所有优化器类都有的属性，并且两者字典中键名相同的元素值也相同（经过lr_scheduler后lr就不同了）。

下面是用法示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
import itertools


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()
net_2 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
print("******************optimizer_1*********************")
print("optimizer_1.defaults：", optimizer_1.defaults)
print("optimizer_1.param_groups长度：", len(optimizer_1.param_groups))
print("optimizer_1.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_1.param_groups[0].keys())
print()

optimizer_2 = torch.optim.Adam([*net_1.parameters(), *net_2.parameters()], lr = initial_lr)
# optimizer_2 = torch.opotim.Adam(itertools.chain(net_1.parameters(), net_2.parameters())) # 和上一行作用相同
print("******************optimizer_2*********************")
print("optimizer_2.defaults：", optimizer_2.defaults)
print("optimizer_2.param_groups长度：", len(optimizer_2.param_groups))
print("optimizer_2.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_2.param_groups[0].keys())
print()

optimizer_3 = torch.optim.Adam([{ 
   "params": net_1.parameters()}, { 
   "params": net_2.parameters()}], lr = initial_lr)
print("******************optimizer_3*********************")
print("optimizer_3.defaults：", optimizer_3.defaults)
print("optimizer_3.param_groups长度：", len(optimizer_3.param_groups))
print("optimizer_3.param_groups一个元素包含的键：", optimizer_3.param_groups[0].keys())

输出为：

******************optimizer_1*********************
optimizer_1.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_1.param_groups长度： 1
optimizer_1.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])

******************optimizer_2*********************
optimizer_2.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_2.param_groups长度： 1
optimizer_2.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])

******************optimizer_3*********************
optimizer_3.defaults： {'lr': 0.1, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0, 'amsgrad': False}
optimizer_3.param_groups长度： 2
optimizer_3.param_groups一个元素包含的键： dict_keys(['params', 'lr', 'betas', 'eps', 'weight_decay', 'amsgrad'])

注意：
lr_scheduler更新optimizer的lr，是更新的optimizer.param_groups[n][‘lr’]，而不是optimizer.defaults[‘lr’]。

2 lr_scheduler调整策略：根据训练次数

torch.optim.lr_scheduler中大部分调整学习率的方法都是根据epoch训练次数，这里介绍常见的几种方法，其他方法以后用到再补充。
要了解每个类的更新策略，可直接查看官网doc中的源码，每类都有个get_lr方法，定义了更新策略。

2.1 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR

语法：

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

更新策略：
$$new\_lr=\lambda \times initial\_lr$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$initial\_lr$是初始的学习率，$\lambda$是通过参数lr_lambda和epoch得到的。

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. lr_lambda（function or list）：根据epoch计算$\lambda$的函数；或者是一个list的这样的function，分别计算各个parameter groups的学习率更新用到的$\lambda$；
3. last_epoch （int）：最后一个epoch的index，如果是训练了很多个epoch后中断了，继续训练，这个值就等于加载的模型的epoch。默认为-1表示从头开始训练，即从epoch=1开始。

注意：
在将optimizer传给scheduler后，在shcduler类的__init__方法中会给optimizer.param_groups列表中的那个元素（字典）增加一个key = "initial_lr"的元素表示初始学习率，等于optimizer.defaults['lr']。

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = LambdaLR(optimizer_1, lr_lambda=lambda epoch: 1/(epoch+1))

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

for epoch in range(1, 11):
    # train

    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

输出：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.050000
第3个epoch的学习率：0.033333
第4个epoch的学习率：0.025000
第5个epoch的学习率：0.020000
第6个epoch的学习率：0.016667
第7个epoch的学习率：0.014286
第8个epoch的学习率：0.012500
第9个epoch的学习率：0.011111
第10个epoch的学习率：0.010000

下面解析关键行：
第1~3行
import一些包。
第7~13行
简单定义一个网络类，并没有实现网络应有的功能，只是用来定义optimizer的。
第15行
实例化一个网络。
第17行
实例化一个Adam对象。
第18行
实例化一个LambdaLR对象。lr_lambda是根据epoch更新lr的函数。
第20行
打印出初始的lr。optimizer_1.defaults保存的是初始的参数。
第22~28行
模仿训练的epoch。
第25～26行
更新网络参数（这里省略了loss.backward()）。
第27行
打印这一个epoch更新参数所用的学习率，由于我们只给optimizer_1传了一个net.parameters()，所以optimizer_1.param_groups长度为1。
第28行
更新学习率。

补充：
cycleGAN中使用torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR实现了前niter个epoch用initial_lr为学习率，之后的niter_decay个epoch线性衰减lr，直到最后一个epoch衰减为0。详情参考：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/models/networks.py的第52~55行。

2.2 torch.optim.lr_scheduler.StepLR

语法：

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

更新策略：
每过step_size个epoch，做一次更新：
$$new\_lr=initial\_lr\times {\gamma }^{epoch//step\_size}$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$initial\_lr$是初始的学习率，$step\_size$是参数step_size，$\gamma$是参数gamma。

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. step_size（int）：每训练step_size个epoch，更新一次参数；
3. gamma（float）：更新lr的乘法因子；
4. last_epoch （int）：最后一个epoch的index，如果是训练了很多个epoch后中断了，继续训练，这个值就等于加载的模型的epoch。默认为-1表示从头开始训练，即从epoch=1开始。

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
import itertools


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = StepLR(optimizer_1, step_size=3, gamma=0.1)

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

for epoch in range(1, 11):
    # train

    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

输出为：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.100000
第3个epoch的学习率：0.100000
第4个epoch的学习率：0.010000
第5个epoch的学习率：0.010000
第6个epoch的学习率：0.010000
第7个epoch的学习率：0.001000
第8个epoch的学习率：0.001000
第9个epoch的学习率：0.001000
第10个epoch的学习率：0.000100

2.3 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR

语法：

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

更新策略：
每次遇到milestones中的epoch，做一次更新：
$$new\_lr=initial\_lr\times {\gamma }^{bisect\_right(milestones,epoch)}$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$initial\_lr$是初始的学习率，$\gamma$是参数gamma，$bisect\_right(milestones,epoch)$就是bisect模块中的bisect_right函数，返回值是把epoch插入排序好的列表milestones式的位置。

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. milestones（list）：递增的list，存放要更新lr的epoch；
3. gamma（float）：更新lr的乘法因子；
4. last_epoch （int）：最后一个epoch的index，如果是训练了很多个epoch后中断了，继续训练，这个值就等于加载的模型的epoch。默认为-1表示从头开始训练，即从epoch=1开始。

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR
import itertools


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = MultiStepLR(optimizer_1, milestones=[3, 7], gamma=0.1)

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

for epoch in range(1, 11):
    # train

    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

输出为：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.100000
第3个epoch的学习率：0.100000
第4个epoch的学习率：0.010000
第5个epoch的学习率：0.010000
第6个epoch的学习率：0.010000
第7个epoch的学习率：0.010000
第8个epoch的学习率：0.001000
第9个epoch的学习率：0.001000
第10个epoch的学习率：0.001000

2.4 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR

语法：

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

更新策略：
每个epoch都做一次更新：
$$new\_lr=initial\_lr\times {\gamma }^{epoch}$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$initial\_lr$是初始的学习率，$\gamma$是参数gamma.

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. gamma（float）：更新lr的乘法因子；
3. last_epoch （int）：最后一个epoch的index，如果是训练了很多个epoch后中断了，继续训练，这个值就等于加载的模型的epoch。默认为-1表示从头开始训练，即从epoch=1开始。

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR
import itertools


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = ExponentialLR(optimizer_1, gamma=0.1)

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

for epoch in range(1, 11):
    # train

    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step()

输出为：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.010000
第3个epoch的学习率：0.001000
第4个epoch的学习率：0.000100
第5个epoch的学习率：0.000010
第6个epoch的学习率：0.000001
第7个epoch的学习率：0.000000
第8个epoch的学习率：0.000000
第9个epoch的学习率：0.000000
第10个epoch的学习率：0.000000

2.5 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR

语法：

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

更新策略：
让lr随着epoch的变化图类似于cos：
$$new\_lr=eta\_min+(initial\_lr-eta\_min)\times (1+cos(\frac{epoch}{T\_max}\pi ))$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$initial\_lr$是初始的学习率，$eta\_min$是参数eta_min表示最小学习率，$T\_max$是参数T_max表示cos的周期的1/4。

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. T_max（int）：lr的变化是周期性的，T_max是周期的 $\frac{1}{4}$；
3. eta_min（float）：lr的最小值，默认为0；
4. last_epoch （int）：最后一个epoch的index，如果是训练了很多个epoch后中断了，继续训练，这个值就等于加载的模型的epoch。默认为-1表示从头开始训练，即从epoch=1开始。

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
import itertools

import matplotlib.pyplot as plt


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = CosineAnnealingLR(optimizer_1, T_max=20)

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

lr_list = [] # 把使用过的lr都保存下来，之后画出它的变化

for epoch in range(1, 101):
    # train

    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    lr_list.append(optimizer_1.param_groups[0]['lr'])
    scheduler_1.step()

# 画出lr的变化
plt.plot(list(range(1, 101)), lr_list)
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("lr")
plt.title("learning rate's curve changes as epoch goes on!")
plt.show()

输出结果过长不再展示，下面展示lr的变化图：

可以看到lr的变化类似于cos函数的变化图。

2.6 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR

2.7 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR

2.8 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

3 lr_scheduler调整策略：根据训练中某些测量值

不依赖epoch更新lr的只有torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau。

语法：

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)

更新策略：
给定一个metric，当metric停止优化时减小学习率。
$$new\_lr=\lambda \times old\_lr$$
其中$new\_lr$是得到的新的学习率，$old\_lr$是上一次优化使用的学习率，$\lambda$是通过参数factor。

参数：

1. optimizer （Optimizer）：要更改学习率的优化器；
2. mode（str）：只能是‘min’或'max'，默认’min'：
   1. ‘min'模式下，当metric不再下降时减小lr；
   2. 'max'模式下，当metric不再增长时减小lr；
3. factor（float）：lr减小的乘法因子，默认为0.1；
4. patience（int）：在metric停止优化patience个epoch后减小lr，例如，如果patience=2，那metric不再优化的前两个epoch不做任何事，第三个epoch后metric仍然没有优化，那么更新lr，默认为10；
5. verbose（bool）：如果为True，在更新lr后print一个更新信息，默认为False；
6. threshold (float) – Threshold for measuring the new optimum, to only focus on significant changes. Default: 1e-4.
7. threshold_mode (str) – One of rel, abs. In rel mode, dynamic_threshold = best * ( 1 + threshold ) in ‘max’ mode or best * ( 1 – threshold ) in min mode. In abs mode, dynamic_threshold = best + threshold in max mode or best – threshold in min mode. Default: ‘rel’.
8. cooldown (int) – Number of epochs to wait before resuming normal operation after lr has been reduced. Default: 0.
9. min_lr (float or list) – A scalar or a list of scalars. A lower bound on the learning rate of all param groups or each group respectively. Default: 0.
10. eps (float) – Minimal decay applied to lr. If the difference between new and old lr is smaller than eps, the update is ignored. Default: 1e-8.

下面举例说明：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
import itertools


initial_lr = 0.1

class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=3, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        pass

net_1 = model()

optimizer_1 = torch.optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr)
scheduler_1 = ReduceLROnPlateau(optimizer_1, mode='min', factor=0.1, patience=2)

print("初始化的学习率：", optimizer_1.defaults['lr'])

for epoch in range(1, 15):
    # train

    test = 2
    optimizer_1.zero_grad()
    optimizer_1.step()
    print("第%d个epoch的学习率：%f" % (epoch, optimizer_1.param_groups[0]['lr']))
    scheduler_1.step(test)

输出为：

初始化的学习率： 0.1
第1个epoch的学习率：0.100000
第2个epoch的学习率：0.100000
第3个epoch的学习率：0.100000
第4个epoch的学习率：0.100000
第5个epoch的学习率：0.010000
第6个epoch的学习率：0.010000
第7个epoch的学习率：0.010000
第8个epoch的学习率：0.001000
第9个epoch的学习率：0.001000
第10个epoch的学习率：0.001000
第11个epoch的学习率：0.000100
第12个epoch的学习率：0.000100
第13个epoch的学习率：0.000100
第14个epoch的学习率：0.000010