TL;DR:请大家尽量使用Transformers的lr_scheduler,特别是已经支持在Transformers已经支持get_cosine_with_min_lr_schedule_with_warmup的情况下,使用Deepspeed的lr_scheduler的最后一个理由似乎也已经消失了(Deepspeed仍然有一个优势是资瓷一个额外的参数叫warmup_min_ratio,意思就是说lr先是从从warmup_min_ratio×init_...
在此,我提出一种快速优化 lr schedule 的方法:对 loss curve 的 dynamics 建模(唯象模型),用变分法直接计算 closed-form 的 lr schedule,避免进行大规模 lr schedule 搜索。而且我们还能提前预测模型的最终收敛 loss 值。 为方便发 Github,下文用英文写。 Better Learning Rate Schedule via Variantional Method o...
@@ -26,9 +26,11 @@ class CosineLRScheduleConfig(FairseqDataclass): "help": "initial learning rate during warmup phase; default is cfg.lr" }, ) max_lr: float = field( default=1.0, metadata={"help": "max learning rate, must be more than cfg.lr"} ...
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.dtypeasmstypefrommindsporeimportcontextfrommindspore.nn.learning_rate_scheduleimportLearningRateScheduleclassCosineDecayLR(LearningRateSchedule):def__init__(self, min_lr,...
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule) 在训练过程中使用优化器进行模型训练: 代码语言:txt 复制 model.compile(optimizer=optimizer, ...) model.fit(...) CosineDecayRestarts是一种学习率衰减策略,它基于余弦函数的形状来调整学习率。它的主要参数包括初始学习率(initial_learning_rate)...
scheduler = lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=lr, epochs=max_epoch, steps_per_epoch=steps_per_epoch, pct_start=0.1, final_div_factor=10) case'cosineTransformers': scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=steps_per_epoch, num_training_steps=max_epoch...
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...
CosineDecayLR的解决(规避)方案 方案1 根据@用什么名字没那么重要的建议,直接clip数值更合适,不会出现误差问题。 代码如下: importmindspore.opsasPimportmindspore.common.dtypeasmstypefrommindsporeimportcontextfrommindspore.nn.learning_rate_scheduleimportLearningRateScheduleclassCosineDecayLR(LearningRateSchedule):def_...
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule) 在训练过程中使用优化器进行模型训练: 代码语言:txt 复制 model.compile(optimizer=optimizer, ...) model.fit(...) CosineDecayRestarts是一种学习率衰减策略,它基于余弦函数的形状来调整学习率。它的主要参数包括初始学习率(initial_learning_rate)...
When the StepLR, MultiStepLR, ExponentialLR or CosineAnnealingLR scheduler is called with the same epoch parameter the optimizer value is further reduced even though it's the same epoch a sample code import torch.optim as optim from torc...