開始比較各種優化器

• 這邊都先固定學習率0.01。

1. SGD+momentum(學習率設置0.001時，訓練出來每回合準確度都為0，於是改設置0.6)

batch_size = 50
base_lr = 0.6
max_epoch = 20
model_path = './tttdensenet.pth'
# 將圖片轉為tensor
  transforms = Compose([ToTensor()])
  train_dataset = CaptchaData('./pic_train2',        './answer/answer_train_v2.csv',transform=transforms)
                              
# dataloader讀取batchsize資料
  train_data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=0,shuffle=True, drop_last=True)
  test_data = CaptchaData('./pic_test2','./answer/answer_test_v2.csv',transform=transforms)
  test_data_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size,num_workers=0, shuffle=True, drop_last=True)
                                
  # 讀取預訓練模型densenet201
  cnn = models.densenet201(num_classes=180)
  if torch.cuda.is_available():
      cnn.cuda()
  if restor:
      cnn.load_state_dict(torch.load(model_path))
  # 採用SGD + momentum當優化器
  optimizer = torch.optim.SGD(cnn.parameters(), lr=base_lr, momentum=0.9)
  criterion = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
  acc_history_train = []
  loss_history_train = []
  loss_history_test = []
  acc_history_test = []
  for epoch in range(max_epoch):
      start_ = time.time()
      loss_history = []
      acc_history = []

      cnn.train()

      for img, target in train_data_loader:
          img = Variable(img)
          target = Variable(target)
          if torch.cuda.is_available():
              img = img.cuda()
              target = target.cuda()
          output = cnn(img)
          loss = criterion(output, target)
          optimizer.zero_grad()
          loss.backward()
          optimizer.step()

          acc = calculat_acc(output, target)
          acc_history.append(float(acc))
          loss_history.append(float(loss))
      print('train_loss: {:.4}|train_acc: {:.4}'.format(
          torch.mean(torch.Tensor(loss_history)),
          torch.mean(torch.Tensor(acc_history)),
      ))
      acc_history_train.append((torch.mean(torch.Tensor(acc_history))).float())
      loss_history_train.append((torch.mean(torch.Tensor(loss_history))).float())

      loss_history = []
      acc_history = []
      cnn.eval()
      for img, target in test_data_loader:
          img = Variable(img)
          target = Variable(target)
          if torch.cuda.is_available():
              img = img.cuda()
              target = target.cuda()
          output = cnn(img)

          acc = calculat_acc(output, target)
          acc_history.append(float(acc))
          loss_history.append(float(loss))
      print('test_loss: {:.4}|test_acc: {:.4}'.format(
          torch.mean(torch.Tensor(loss_history)),
          torch.mean(torch.Tensor(acc_history)),
      ))
      acc_history_test.append((torch.mean(torch.Tensor(acc_history))).float())
      loss_history_test.append((torch.mean(torch.Tensor(loss_history))).float())

      print('epoch: {}|time: {:.4f}'.format(epoch, time.time() - start_))
      print("========================================")
      torch.save(cnn.state_dict(), model_path)


  # 畫出acc學習曲線
  acc = acc_history_train
  epoches = range(1, len(acc) + 1)
  val_acc = acc_history_test
  plt.plot(epoches, acc, 'b', label='Training acc')
  plt.plot(epoches, val_acc, 'r', label='Validation acc')
  plt.title('Training and validation accuracy')
  plt.legend(loc='lower right')
  plt.grid()
  # 儲存acc學習曲線
  plt.savefig('./acc.png')
  plt.show()

  # 畫出loss學習曲線
  loss = loss_history_train
  val_loss = loss_history_test
  plt.plot(epoches, loss, 'b', label='Training loss')
  plt.plot(epoches, val_loss, 'r', label='Validation loss')
  plt.title('Training and validation loss')
  plt.legend(loc='upper right')
  plt.grid()
  # 儲存loss學習曲線
  plt.savefig('loss.png')
  plt.show()
  

• 學習曲線
  
  

2. Adam

   只有將優化器改為Adam，其餘都一樣。

   # 需要修改的只有這個code，將optimizer改成Adam就好。
   optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=base_lr)
   

• 學習曲線
  
  

3. Adadelta

   學習率設置0.01時，訓練很慢，連續10個epoch都為0，故將學習率調為0.8。

   optimizer = torch.optim.Adadelta( cnn.parameters(),lr=base_lr, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)
   

• 學習曲線
  
  

  這邊我認為他的loss下降較慢，準確度還是有在緩緩上升，多練幾個epoches可能會更好，但看似有點過擬和。

4. Adagrad

   學習率設置為0.01。

   optimizer = torch.optim.Adagrad(cnn.parameters(), lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0)
   

• 學習曲線
  
  

5. Adamax

   學習率設置0.02(預設)。

   optimizer = torch.optim.Adamax(cnn.parameters(), lr=0.002, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)
   

• 學習曲線

  
  

6. ASGD

   學習率設置0.01(預設)。

   optimizer = torch.optim.ASGD(cnn.parameters(), lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0)
   

• 學習曲線

  
  

  ASGD收斂較緩慢，設置了40個epoches，可以看出loss值下降較緩。

7. RMSprop

   全都照預設去設置。

   optimizer = torch.optim.RMSprop(cnn.parameters(), lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False)
   

• 學習曲線

  
  

  可以發現這個優化器，準確度很震盪。

8. Rprop

   全都照預設去設置。

   optimizer = torch.optim.Rprop(cnn.parameters(), lr=0.01, etas=(0.5, 1.2), step_sizes=(1e-06, 50))
   

   或許是這個優化器參數我不會調整，練出來準確度都是0，希望有大神可以教我。很抱歉這個優化器沒能給大家帶來示範。

• SGD+momentum

  

• Adam

  

• Adadelta

  

• Adagrad

  

• Adamax

  

• ASGD

  

• RMSprop

  

表格比較

• 可以看到test_score來看 Adam 和 Adagrad 的表現較佳。

今日小結

• 每個優化器都各有好壞，碰上各種樣本，都沒有一定的優劣，建議多嘗試，找出最好的優化器，建出最好的模型。

• 今天比較的都是固定學習率，明天來搭配CosineAnnealing來訓練看看，是否準確度會有所變化呢？