tensorflow学习率控制及调试

Posted 2022-11-26 yealxxy

在深度学习中，学习率变化对模型收敛的结果影响很大，因此很多时候都需要控制学习率的变化。本文以tensorflow实现learning rate test为例，讲述学习率变化控制的方法，以及怎么调试。

一、learning rate test

学习率测试（learning rate test）是一个找到学习率变化的范围的测试，详情可以查看自 Adam 出现以来，深度学习优化器发生了什么变化

二、tensflow实现学习率测试

• 控制学习率以线性，或者指数形式增长

        def lr_test(global_step,min_lr=1e-5, max_lr=1e1, steps_per_epoch=784, epochs=20, linear=False):

            if global_step is None:
                raise ValueError("global_step is required for cyclic_learning_rate.")
            learning_rate = ops.convert_to_tensor(min_lr, name="learning_rate")
            dtype = learning_rate.dtype
            global_step = math_ops.cast(global_step, dtype)
            total_iterations = tf.cast(steps_per_epoch * epochs, dtype)
            min_lr = tf.cast(min_lr, dtype)
            max_lr = tf.cast(max_lr, dtype)


            if linear:
                lr_mult = tf.cast(max_lr / min_lr / total_iterations, dtype)
            else:
                lr_mult = tf.cast((max_lr / min_lr) ** (1 / total_iterations), dtype)
            mult = lr_mult * global_step if linear else lr_mult ** global_step
            return min_lr * mult

• 创建优化器时，改变学习率

            if config.optimizer == 'Adam':
                optimizer = tf.train.AdamOptimizer(
                    learning_rate = lr_test(global_step=self.global_step),
                    beta1 = config.beta1,
                    beta2 = config.beta2,
                    epsilon = config.epsilon
                    )

• 创建优化过程

 opt_op = optimizer.minimize(self.total_loss,global_step=self.global_step)

三、查看学习率变化过程

• 计算每一步更新时的学习率
  optimizer = tf.train.AdamOptimizer中有一个属性记录跌倒的学习率。

lr = 0.1
step_rate = 1000
decay = 0.95

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
increment_global_step = tf.assign(global_step, global_step + 1)
learning_rate = tf.train.exponential_decay(lr, global_step, step_rate, decay, staircase=True)

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate, epsilon=0.01)
trainer = optimizer.minimize(loss_function)

# Some code here

print('Learning rate: %f' % (sess.run(trainer ._lr)))

• tensorboard 显示学习率的变化
  其他tensorbord代码没什么不同，就不粘出来了。

tf.summary.scalar("lr",self.optimizer._lr)

• 学习率变化的结果