比较与torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR的差异

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(
    optimizer,
    T_max,
    eta_min=0,
    last_epoch=-1,
    verbose=False
)

更多内容详见torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR。

mindspore.nn.cosine_decay_lr

mindspore.nn.cosine_decay_lr(
    min_lr,
    max_lr,
    total_step,
    step_per_epoch,
    decay_epoch
)

更多内容详见mindspore.nn.cosine_decay_lr。

差异对比

PyTorch（torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR）：torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 用来周期性地调整学习率，其中入参 T_max 表示周期的1/2。假设初始的学习率为 lr，在每个 2*T_max 的一个周期内，学习率根据指定计算逻辑进行变化，公式详见API注释；周期结束后，学习率恢复初始值 lr，并不断循环。 verbose 为True时，每一次更新打印相关信息。

MindSpore（mindspore.nn.cosine_decay_lr）：mindspore.nn.cosine_decay_lr 的学习率调整无周期性变化，学习率值按照指定的计算逻辑变化，公式计算逻辑与 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 的相同。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	optimizer		PyTorch应用的优化器，MindSpore无此参数
	参数2	T_max	total_step	进行衰减的step，功能一致，参数名不同
	参数3	eta_min	min_lr	学习率最小值，功能一致，参数名不同
	参数4	last_epoch	decay_epoch	功能一致，参数名不同
	参数5	verbose		PyTorch的 verbose 为True时，每一次更新打印相关信息。MindSpore无此参数
	参数6		max_lr	最大学习率，PyTorch设置为初始lr，MindSpore设置为 max_lr
	参数7	-	step_per_epoch	MindSpore每个epoch的step数

代码示例

# In MindSpore：
import mindspore.nn as nn

min_lr = 0.01
max_lr = 0.1
total_step = 6
step_per_epoch = 2
decay_epoch = 2
output = nn.cosine_decay_lr(min_lr, max_lr, total_step, step_per_epoch, decay_epoch)
print(output)
# [0.1, 0.1, 0.05500000000000001, 0.05500000000000001, 0.01, 0.01]


# In PyTorch:
import torch
import numpy as np
from torch import optim

model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(20, 1))
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), 0.1)

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=1, eta_min=0.002)


myloss = torch.nn.MSELoss()
dataset = [(torch.tensor(np.random.rand(1, 20).astype(np.float32)), torch.tensor([1.]))]

for epoch in range(6):
    for input, target in dataset:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = myloss(output.view(-1), target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()
    print(scheduler.get_last_lr())
# out:
# [0.002]
# [0.1]
# [0.002]
# [0.1]
# [0.002]
# [0.1]