cosin,为什么学习率，在逐渐增大

如果选择了cosine学习率调度策略但发现学习率在逐渐增大，而不是逐渐减小，可能存在以下几个原因：

1. 热身期设置：在使用余弦学习率调度器时，通常会有一个热身期（warmup period），在热身期内学习率会从较小值逐渐增加到初始学习率值。热身期结束后，学习率才会开始按照余弦曲线逐渐减小。

2. 调度器的错误实现或参数设置：可能在实现或配置调度器时出现错误，导致学习率调整不符合预期。

3. 观测周期问题：如果在观察学习率变化时只看到了热身期的部分，可能会误以为学习率在逐渐增大。

下面是如何正确使用带热身期的余弦学习率调度器的示例代码：

示例代码

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
import torch.optim as optim

# 假设我们有一个优化器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练总步数
total_steps = len(train_dataloader) * num_epochs

# 热身步数
warmup_steps = int(0.1 * total_steps)

# 创建余弦学习率调度器
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=warmup_steps,
    num_training_steps=total_steps
)

# 训练循环中
for epoch in range(num_epochs):
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        # 正常的训练步骤
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()  # 更新学习率

        # 打印当前学习率
        current_lr = scheduler.get_last_lr()[0]
        print(f"Step {step + epoch * len(train_dataloader)}, Learning Rate: {current_lr}")

学习率变化曲线

为了更直观地理解学习率的变化，可以绘制学习率随训练步数的变化曲线。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个优化器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)

# 训练总步数
total_steps = 1000

# 热身步数
warmup_steps = int(0.1 * total_steps)

# 创建余弦学习率调度器
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=warmup_steps,
    num_training_steps=total_steps
)

# 收集每一步的学习率
lrs = []

for step in range(total_steps):
    scheduler.step()
    lrs.append(scheduler.get_last_lr()[0])

# 绘制学习率曲线
plt.plot(range(total_steps), lrs)
plt.xlabel('Training Steps')
plt.ylabel('Learning Rate')
plt.title('Cosine Learning Rate Schedule with Warmup')
plt.show()

总结

• 在热身期内，学习率从较低值逐渐增加到初始学习率值。

• 热身期结束后，学习率按照余弦曲线逐渐减小。

• 确保正确配置和使用学习率调度器参数。

通过上面的代码和解释，可以帮助你理解和正确使用余弦学习率调度器以及观察其行为。如果发现问题仍然存在，请检查配置和实现是否与预期一致。