定义一个线性衰减且结合预热策略的学习率调度器_get_linear_schedule_with_warmup

模型训练时定义一个线性衰减且结合预热策略的学习率调度器，来动态调整学习率。

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
  optimizer,
  num_warmup_steps=0,
  num_training_steps=total_steps
)
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这是使用Transformers 库中的 get_linear_schedule_with_warmup 函数来创建一个学习率调度器（scheduler），用于在训练过程中动态地调整优化器的学习率。这个调度器通常与学习率衰减和预热（warmup）策略一起使用。学习率调度可以有不同的策略，如指数衰减、余弦退火、线性衰减等。

问题1：为什么要动态调整（衰减）优化器的学习率

一个较大的学习率有助于模型更快地学习训练数据的特征（*穿插一个问题，为什么较大的学习率有助于模型更快地学习训练数据的特征？*因为较大的学习率，使得参数更新的幅度更大，从而使模型更快地朝着损失函数的最小值方向前进，损失函数更快地变小，不就是更快学习到特征么，清楚了叭~）。然而，随着训练的进行，模型逐渐接近收敛点，到这时，较大的学习率可能导致参数跳过最优解附近的区域，可能导致参数在最优解附近出现震荡。通过学习率衰减，可以在训练后期使学习率逐渐减小，使参数更稳定地收敛到最优解。
且较大的学习率可能导致模型过于拟合训练数据，而衰减学习率可以使模型在训练后期更加关注数据的全局特征，提高泛化性能。

问题2：预热策略有什么作用

训练刚开始时，模型的参数通常是随机初始化的，此时模型可能处于一个相对不稳定的状态。如果在这个阶段直接使用较大的学习率，可能导致参数在不稳定状态下发生剧烈变化，从而使训练过程变得不稳定。所以通过采用预测策略，在定义的预热步数里逐步增加学习率，模型的参数更新幅度逐渐增大，从而使模型逐渐适应训练数据的特征（*穿插一个问题，为什么要逐渐增大学习率？*为什么预测开始的学习率太小了，如果一直是这个，很难学习到合适的曲线方程，且后续预热步数结束，采用学习率衰减策略，那就更难充分学习到特征，更难拟合到最佳曲线，也不能使模型收敛），逐渐从随机初始化的状态过渡到一个相对稳定的状态。

问题3：详解这个函数的参数

num_warmup_steps：
这个参数表示预热步数，即模型在训练刚开始时会在这些步数内逐渐增加学习率。预热是为了在训练初期使模型更稳定地收敛。

num_training_steps：
这个参数表示总的训练步数，学习率会在这些步数内逐渐减小。这个参数决定了学习率下降的总幅度。

如果 num_warmup_steps=10 且 num_training_steps=100，那么在训练的前10步中，学习率将逐步增大。从第11步开始，学习率会逐步减小，直到训练结束的第100步。