关于warm up（transformers.get_linear_schedule_with_warmup）

基本使用

transformers：2.10.0

这里就不使用pytorch中的dataset和dataloader了，简单的模拟下：

代码语言：javascript复制

from transformers import AdanW, get_linear_schedule_with_warmup

optimizer = AdamW(参数, lr=lr, eps=adam_epsilon)
len_dataset = 3821 # 可以根据pytorch中的len(Dataset)计算
epoch = 30
batch_size = 32
total_steps = (len_dataset // batch_size) * epoch if len_dataset % batch_size = 0 else (len_dataset // batch_size   1) * epoch # 每一个epoch中有多少个step可以根据len(DataLoader)计算：total_steps = len(DataLoader) * epoch

warm_up_ratio = 0.1 # 定义要预热的step
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps = warm_up_ratio * total_steps, num_training_steps = total_steps)

为什么要使用warm up

• 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

具体可以去看下知乎：https://www.zhihu.com/question/338066667

pytorch dataset 模型

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