Paddle 能否支持Momentum和L2Decay的schedule？

s2j5cfk0 于 2022-10-20 发布在其他

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目前 lr 支持schedule方式, 如piecewise_decay等，是将 lr 定义为variable然后传到optimizer op的inputs中。
但是其他一些超参，如momentum, L2Decay系数等，能否做到schedule？
目前paddle静态图实现是将momentum, L2Decay.coeff作为Op的Attr，这样就不能将其定义为variable了。那有什么其他方式在静态图中实现 momentum, l2 coeff的schedule吗？
如果目前无法实现，后面会支持吗？
另外，动态图能够支持这个功能吗？

关于为何要做momentum的schedule，可以参考 fastai的官方文档 OneCycleScheduler部分，以及相关论文

Paddle

来源：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/24241

4条答案

按热度按时间

camsedfj1#

@yiicy

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zbsbpyhn2#

@yiicy 请问这个问题有进展吗？

赞(0）回复(0）举报 2022-10-20

nkcskrwz3#

目前静态图可以实现Op的Attr的更改，以更改adam的beta1参数举例，具体步骤：

在exe.run(program)之前，使用program.global_block().ops拿到所有op并遍历
如果op.type == "adam" ，使用op._set_attr('beta1', N)，手动重置该参数为N
exe.run(program)，此时beta1已被更新。
以这种方式更新参数，可以做到batch级的attr更改。

但需注意的是，目前静态图无法支持在运行过程中动态更改attr参数，支持此功能影响面较大，需要研究讨论。

赞(0）回复(0）举报 2022-10-20

qrjkbowd4#

@MrChengmo 感谢回答！目前做到batch级别的调整就够用了。
这里还剩一个问题：对于L2Decay的schedule，貌似不能简单通过op.type=='scale'来得到，因为collective op里面也用到了，如下

block.append_op(
                type='scale',
                inputs={'X': [param]},
                outputs={'Out': [param]},
                attrs={
                    'scale': 1.0 / self.nranks,
                    self.op_role_key: OpRole.Optimize
                })

所以必须要通过 op.attr('op_namescope') 里是不是含有 'regularization'来判断吧？

赞(0）回复(0）举报 2022-10-20

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