Планировщики обучения в PyTorch приводят к слишком сильному понижению learning rate?

Question

Галактион

python

Планировщики обучения в PyTorch приводят к слишком сильному понижению learning rate?

Как правильно настроить scheduler для динамического изменения learning rate во время обучения модели GPT-2 с помощью библиотеки PyTorch? Моя текущая функция для изменения learning rate приводит к слишком большому уменьшению lr (до 0.0000005) при достижении определенного минимума в функции. Вот мой код.

10 декабря 2023 г. 10:57

Ответы на вопрос 2

Похожие вопросы

Answer 1

Для более эффективного изменения learning rate во время обучения модели GPT-2 с помощью PyTorch, вы можете использовать различные планировщики (Schedulers) и подстроить их параметры под ваши потребности. Один из популярных планировщиков - это StepLR, который позволяет понижать learning rate каждые n эпох на фактор γ.

Вот пример кода, который использует StepLR планировщик:

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

# Определение модели GPT-2
model = GPT2()

# Определение критерия и оптимизатора
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Определение планировщика
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)

# Цикл обучения
for epoch in range(num_epochs):
    # Обучение модели
    train_loss = train(model, criterion, optimizer, train_loader)
    
    # Выполнение планирования learning rate
    scheduler.step()
    
    # Вывод информации о learning rate
    print(f"Learning rate at epoch {epoch}: {scheduler.get_lr()}")
```

В этом примере планировщик StepLR используется с шагом 1 (что означает, что learning rate будет понижен каждую эпоху) и фактором γ равным 0,1 (что означает, что learning rate будет умножен на 0,1 на каждом шаге).

Вы можете экспериментировать с различными значениями шага и фактора γ, чтобы найти наиболее подходящие для вашей модели GPT-2. Также обратите внимание, что в PyTorch планировщик обновляется после каждого вызова оптимизатора, поэтому вам не нужно выполнять отдельный шаг планирования learning rate внутри цикла обучения.

Answer 2

def get_lr(epoch):
    min_lr = 0.00001
    max_lr = 0.001
    step = 0.00002

    return max(min_lr, max_lr * (1 - step * epoch)**2)