1. lr_scheduler相关
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lr_scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps) |
其中args.warmup_steps可以认为是耐心系数
num_train_optimization_steps为模型参数的总更新次数
一般来说：
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num_train_optimization_steps = int(total_train_examples / args.train_batch_size / args.gradient_accumulation_steps) |
Schedule用来调节学习率，拿线性变换调整来说，下面代码中，step是当前迭代次数。
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def lr_lambda(self, step): # 线性变换，返回的是某个数值x，然后返回到类LambdaLR中，最终返回old_lr*x if step < self.warmup_steps: # 增大学习率 return float(step) / float(max(1, self.warmup_steps)) # 减小学习率 return max(0.0, float(self.t_total - step) / float(max(1.0, self.t_total - self.warmup_steps))) |
在实际运行中，lr_scheduler.step()先将lr初始化为0. 在第一次参数更新时，此时step=1，lr由0变为初始值initial_lr；在第二次更新时，step=2，上面代码中生成某个实数alpha，新的lr=initial_lr *alpha；在第三次更新时，新的lr是在initial_lr基础上生成，即新的lr=initial_lr *alpha。
其中warmup_steps可以认为是lr调整的耐心系数。
由于有warmup_steps存在，lr先慢慢增加，超过warmup_steps时，lr再慢慢减小。
在实际中，由于训练刚开始时，训练数据计算出的grad可能与期望方向相反，所以此时采用较小的lr，随着迭代次数增加，lr线性增大，增长率为1/warmup_steps；迭代次数等于warmup_steps时，学习率为初始设定的学习率；迭代次数超过warmup_steps时，学习率逐步衰减，衰减率为1/(total-warmup_steps)，再进行微调。
2. gradient_accumulation_steps相关
gradient_accumulation_steps通过累计梯度来解决本地显存不足问题。
假设原来的batch_size=6，样本总量为24，gradient_accumulation_steps=2
那么参数更新次数=24/6=4
现在，减小batch_size=6/2=3，参数更新次数不变=24/3/2=4
在梯度反传时，每gradient_accumulation_steps次进行一次梯度更新，之前照常利用loss.backward()计算梯度。
补充：pytorch学习笔记 -optimizer.step()和scheduler.step()
optimizer.step()和scheduler.step()的区别
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对，可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step()，模型才会更新，而scheduler.step()是对lr进行调整。
通常我们有
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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9)scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size = 100, gamma = 0.1)model = net.train(model, loss_function, optimizer, scheduler, num_epochs = 100) |
在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次，对应的学习率就会按照策略调整一次。
所以如果scheduler.step()是放在mini-batch里面，那么step_size指的是经过这么多次迭代，学习率改变一次。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/angel_hben/article/details/104538634
