Pytorch Optimization

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• Optimizer

Optimizer

torch.optim

每个 optimizer 中有一个 param_groups 维护一组参数更新，其中包含了诸如学习率之类的超参数。通过访问 pprint(opt.param_group)可以查看或者修改

[
 {'dampening': 0,
  'lr': 0.01,
  'momentum': 0,
  'nesterov': False,
  'params': [Parameter containing:
                tensor([[-0.4239,  0.2810,  0.3866],
                        [ 0.1081, -0.3685,  0.4922],
                        [ 0.1043,  0.5353, -0.1368],
                        [ 0.5171,  0.3946, -0.3541],
                        [ 0.2255,  0.4731, -0.4114]], requires_grad=True),
                            Parameter containing:
                tensor([ 0.3145, -0.5053, -0.1401, -0.1902, -0.5681], requires_grad=True)],
  'weight_decay': 0},
 {'dampening': 0,
  'lr': 0.01,
  'momentum': 0,
  'nesterov': False,
  'params': [Parameter containing:
                tensor([[[[ 0.0476,  0.2790],
                        [ 0.0285, -0.1737]],

                        [[-0.0268,  0.2334],
                        [-0.0095, -0.1972]],

                        [[-0.0309,  0.0752],
                        [-0.1166, -0.1442]]],


                        [[[ 0.2219, -0.1128],
                        [ 0.1363,  0.0779]],

                        [[-0.1370, -0.0915],
                        [ 0.0588, -0.0528]],

                        [[ 0.0544,  0.2210],
                        [ 0.2658, -0.2197]]],


                        [[[ 0.0621,  0.2371],
                        [-0.1248, -0.1972]],

                        [[-0.0829, -0.1541],
                        [ 0.2709,  0.0952]],

                        [[-0.1588, -0.1018],
                        [ 0.2712,  0.2416]]]], requires_grad=True),
                            Parameter containing:
                tensor([ 0.0690, -0.2328, -0.0965], requires_grad=True)],
  'weight_decay': 0}
]

每一组 param_group 有不同的参数，对应模型中不同的 Parameter。

• 基本操作

add_param_group 用于添加新的参数。API

传入应该是一个字典，类似于 optim.param_group 列表中的一个元素，包含了诸如 params, lr 等参数。如果没有则用初始化 Optimizer 时的默认参数代替。

• .step() API

更新所有参数组。

更新时满足两个条件:

1. 参数是有 grad (requires_grad = True)。
2. 在 optimizer 的 param_group 内。

Pytorch Lightning

关于手动执行参数更新参考文档。关于配置 Lightning_Module 优化器参考此处。

如果需要手动执行参数更新。Set self.automatic_optimization=False in your LightningModule’s __init__。

Use the following functions and call them manually:

1. self.optimizers() to access your optimizers (one or multiple). Use self.lr_schedulers() to access your schedulers.

2. optimizer.zero_grad() to clear the gradients from the previous training step

3. self.manual_backward(loss) instead of loss.backward()

4. optimizer.step() to update your model parameters. scheduler.step() to schedule your learning rate.

官方示例

from pytorch_lightning import LightningModule

class MyModel(LightningModule):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Important: This property activates manual optimization.
        self.automatic_optimization = False

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        opt = self.optimizers()
        loss = self.compute_loss(batch)
        self.manual_backward(loss)
        
        # accumulate gradients of `n` batches
	    if (batch_idx + 1) % n == 0:
	        opt.step()
	        opt.zero_grad()