为了确认不是MindSpore的问题,我又用Pytorch跑了一下: torch.cos(torch.tensor(math.pi)) result: -1. torch.sin(torch.tensor(math.pi)) result: -8.7423e-08 可以明确Pytorch同样存在误差,但是GPU上应该对Cos做了处理。考虑到一般Cos的使用场景更多(构建网络、学习率甚至
公式也很简单,直接改造一下CosineDecayLR源码即可。 importmindspore.opsasPimportmindspore.common.dtypeasmstypefrommindsporeimportcontextfrommindspore.nn.learning_rate_scheduleimportLearningRateScheduleclassCosineDecayLR(LearningRateSchedule):def__init__(self, min_lr, max_lr, decay_steps):super(CosineDecayLR, ...
A learning rate scheduler for Pytorch. This implements 2 modes: Geometrically increasing cycle restart intervals, as demonstrated by:[Loshchilov & Hutter 2017]: SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts Fixed cycle restart intervals, as seen in:[Athiwaratkun et al 2019]: There Are Ma...
import mindspore.ops as P import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore import context from mindspore.nn.learning_rate_schedule import LearningRateSchedule class CosineDecayLR(LearningRateSchedule): def __init__(self, min_lr, max_lr, decay_steps): super(CosineDecayLR, self).__init__...
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 是PyTorch 提供的一个学习率调度器,它按照余弦周期调整学习率。这种方法通常用于在训练深度学习模型时,使学习率在训练过程中平滑地下降,从而提高模型的性能。 2. CosineAnnealingLR 调度器的工作原理 CosineAnnealingLR 调度器根据余弦函数来更新学习率。在一个周期内,学习率从...
注意在训练开始之前,pytorch似乎会提前调用一次lr_scheduler.step()方法 """ifcurrent_epoch <= warmup_epoch: alpha =float(current_epoch) / (warmup_epoch)# warmup过程中lr倍率因子大小从warmup_factor -> 1returnwarmup_factor * (1- alpha) + alpha# 对于alpha的一个线性变换,alpha是关于x的一个反...
GPU:Cos(pi) 无精度误差,Sin(pi)有精度误差。(Pytorch也是同样的情况。) Ascend:Sin(pi) 无精度误差,Cos(pi)有精度误差。 因此才会有CosineDecayLR出现1e-6数量级的负数出现,考虑到是硬件平台的差异,目前可以用以下方式规避 importmindspore.opsasPimportmindspore.common.dtypeasmstypefrommindsporeimportcontextfrom...
Implements https://arxiv.org/abs/1711.05101 AdamW optimizer, cosine learning rate scheduler and "Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks" https://arxiv.org/abs/1506.01186 for PyTorch framework - mpyrozhok/adamwr
接着作者引出了学习率策略并解释A common learning rate schedule is to use a constant learning rate and divide it by a fixed constant in (approximately) regular intervals. 注意:对数轴模糊了余弦函数的典型形状 意思是说,当年比较好的模型在训练时虽然用了SGD优化器,但它们的学习率策略是阶梯下降的。
這份trainer.py目前使用的是學習率衰減 (learning rate decay),但你希望改成餘弦退火學習率調度 (Cosine Annealing LR Scheduler)來讓學習率變化更平滑。我已修改如下: 變更點: 移除update_lr(),不再手動減半學習率。 使用CosineAnnealingLR: 對G 和 D的 Adam 優化器加上CosineAnnealingLR。