PyTorch Vision中学习率调度器的正确使用方式

在PyTorch Vision的物体检测训练代码中，学习率调度器的使用方式是一个值得关注的技术细节。本文将深入分析这一问题，并解释正确的实现方法。

学习率调度器的两种类型

在PyTorch Vision的检测任务参考实现中，实际上使用了两种不同的学习率调度器：

1. 预热调度器(LinearLR)：用于训练初期的学习率预热阶段
2. 主调度器(MultiStepLR)：用于训练过程中的学习率调整

预热调度器的实现细节

预热调度器采用LinearLR实现，其特点是：

• 仅在第一个epoch使用
• 学习率从初始值线性增加到设定值
• 在每个训练step后更新学习率

这种实现方式符合预热阶段的需求，因为需要在较短时间内(通常1000个steps)完成学习率的平滑过渡。

主调度器的正确调用时机

主调度器(MultiStepLR)的正确调用时机应该是：

• 在每个epoch结束后调用一次
• 根据预设的epoch里程碑(如[16,22])调整学习率

这种周期性调整方式能够：

• 确保学习率在稳定训练阶段保持足够长的时间
• 在模型性能趋于平稳时适时降低学习率
• 避免过于频繁的调整影响训练稳定性

常见误区分析

开发者容易混淆两种调度器的调用时机，特别是：

• 错误地在每个step都调用主调度器
• 混淆预热阶段和主训练阶段的调度逻辑
• 误解lr_steps参数的单位(应为epoch而非step)

最佳实践建议

1. 明确区分两种调度器的用途和调用频率
2. 确保主调度器只在epoch结束时更新
3. 合理设置lr_steps参数，考虑总epoch数
4. 监控训练过程中的学习率变化曲线

通过正确实现学习率调度逻辑，可以显著提升模型训练的稳定性和最终性能。