在Transformer模型训练中，优化器的选择对模型收敛速度和最终性能具有重要影响。本文将结合实际工程经验，探讨几种主流优化器的适用场景及配置方法。
常见优化器对比
Adam优化器
Adam是目前最常用的优化器之一，其自适应学习率特性使其在大多数场景下表现良好。在训练Transformer模型时，建议使用默认参数：
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9)
但需要注意的是，对于大规模预训练任务，通常需要结合学习率衰减策略。
AdamW优化器
AdamW是Adam的改进版本，通过解耦权重衰减与梯度更新，在大型模型训练中表现更优：
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.01)
该优化器在处理Transformer模型时尤其有效。
SGD优化器
虽然SGD收敛较慢，但在某些场景下仍具优势：
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.9)
建议配合warmup策略使用。
实际配置建议
在实际项目中，建议采用以下步骤进行优化器选择：
- 从AdamW开始尝试
- 根据训练曲线调整学习率
- 配合学习率调度器使用
- 监控梯度范数防止梯度爆炸
可复现代码片段
# 完整优化器配置示例
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, weight_decay=0.01)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=total_steps)
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
loss = model(batch)
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
optimizer.step()
scheduler.step()
通过合理配置优化器，可以显著提升Transformer模型训练效率。
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