学习率预热(transformers.get_linear_schedule_with_warmaup)_get_linear_schedule_with_warmup

学习率预热

• 在预热期间，学习率从0线性增加到优化器中的初始lr。

• 在预热阶段之后创建一个schedule，使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0

Parameters

• optimizer (Optimizer) – 用于调度学习速率的优化器参数

• num_warmup_steps (int) – 预热阶段的步骤数

• num_training_steps (int) – 训练的总步骤数

• last_epoch (int, optional, defaults to -1) – The index of the last epoch when resuming training.

Returns

• torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR with the appropriate schedule.

# training steps 的数量: [number of batches] x [number of epochs].
total_steps = len(train_dataloader) * epochs
 
# 设计 learning rate scheduler
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps = 50, 
                                            num_training_steps = total_steps)