PyTorch训练调优技巧：学习率调度策略对比测试

PyTorch训练调优技巧：学习率调度策略对比测试

在PyTorch深度学习模型训练中，学习率调度是影响收敛速度和最终精度的关键因素。本文通过实际案例对比几种主流学习率调度策略的性能表现。

实验设置

我们使用ResNet-18在CIFAR-10数据集上进行训练，batch_size=128，epochs=50，优化器为SGD(learning_rate=0.1, momentum=0.9)。

对比策略

1. 固定学习率：lr = 0.01
2. StepLR：每20个epoch衰减一次，gamma=0.1
3. CosineAnnealingLR：余弦退火调度
4. OneCycleLR：OneCycle策略

核心代码示例

# 定义调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.1)
# 或者
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=50)

# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

性能测试结果

从测试结果可以看出，OneCycle策略在收敛速度和最终精度上均表现最优，适合对训练效率有高要求的场景。