本文主要是介绍深度学习：WarmUp【针对学习率优化的一种方式：在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches之后再修改为预先设置的学习率来进行训练】，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、warmup是什么？

Warmup是针对学习率优化的一种方式，Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches,再修改为预先设置的学习率来进行训练。

二、为什么要使用 warmup?

在实际中，由于训练刚开始时，训练数据计算出的梯度 grad 可能与期望方向相反，所以此时采用较小的学习率 learning rate，随着迭代次数增加，学习率 lr 线性增大，增长率为 1/warmup_steps；迭代次数等于 warmup_steps 时，学习率为初始设定的学习率；

另一种原因是由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。

迭代次数超过warmup_steps时，学习率逐步衰减，衰减率为1/(total-warmup_steps)，再进行微调。

刚开始训练时，学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜， 接近训练结束的时候，学习速率的衰减应该在100倍以上

三、如何实现warmup？

num_train_optimization_steps为模型参数的总更新次数
一般来说：
t_total 是参数更新的总次数，首先是如果设置了 梯度累积trick会除 gradient_accumulation_steps ，然后乘上 训练 epoch 得到最终的更新次数
下面俩例子区别是 len(train_dataloader)=int(total_train_examples) / .train_batch_size 实际上是一样的

num_train_optimization_steps = int(total_train_examples / args.train_batch_size / args.gradient_accumulation_steps)
scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps)

t_total = len(train_dataloader) / args.gradient_accumulation_steps * args.num_train_epochs
scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=t_total)

四、warmup 方法的优势：

有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳

有助于保持模型深层的稳定性

五、optimizer.step()和scheduler.step()的区别

optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对，可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step()，模型才会更新，而scheduler.step()是对lr（学习率）进行调整。

Schedule用来调节学习率，拿线性变换调整来说，下面代码中，step是当前迭代次数：

    def lr_lambda(self, step):
        # 线性变换，返回的是某个数值x，然后返回到类LambdaLR中，最终返回old_lr*x
        if step < self.warmup_steps: # 增大学习率
            return float(step) / float(max(1, self.warmup_steps))
        # 减小学习率
        return max(0.0, float(self.t_total - step) / float(max(1.0, self.t_total - self.warmup_steps)))

if args.max_steps > 0:#default=-1
      t_total = args.max_steps
      args.num_train_epochs = args.max_steps // (len(train_dataloader) // args.gradient_accumulation_steps) + 1
else:
      t_total = len(train_dataloader) // args.gradient_accumulation_steps * args.num_train_epochs

no_decay = ['bias', 'LayerNorm.weight']
optimizer_grouped_parameters = [
      {'params': [p for n, p in model.named_parameters() if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01},
      {'params': [p for n, p in model.named_parameters() if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}
      ]
optimizer = AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=args.learning_rate, eps=args.adam_epsilon)
scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=t_total)

for step, batch in enumerate(tqdm(train_dataloader, desc="Iteration")):
     batch = tuple(t.to(device) for t in batch)
     input_ids, input_mask, segment_ids, label_ids = batch
     outputs = model(input_ids, label_ids, segment_ids, input_mask)
     loss = outputs#r如果没有调用任何函数，那么返回的是forward函数中的返回值
     if n_gpu > 1:
         loss = loss.mean() # mean() to average on multi-gpu.
         if args.gradient_accumulation_steps > 1:##所以loss应该是间隔指定梯度累积步的均值
            loss = loss / args.gradient_accumulation_steps
     loss.backward()
     tr_loss += loss.item()##设置经过多少个 梯度累积步 之后才更新网络的参数
     if (step + 1) % args.gradient_accumulation_steps == 0:#设定多少batch时更新神经网络的参数
          optimizer.step()
          scheduler.step()  # Update learning rate schedule
          model.zero_grad()
          global_step += 1      

参考资料：
warmup
香侬读 | Transformer中warm-up和LayerNorm的重要性探究
神经网络中 warmup 策略为什么有效；有什么理论解释么？

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