剖析MMEngine：RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP和RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP的运作原理——揭秘如何设置迭代次数和轮数进行网络训练

2022-12-11 08:33:59

如何使用 MMEngine 的训练钩子高效训练深度学习模型

前言

随着深度学习技术突飞猛进，模型训练已成为人工智能领域的核心任务。为高效设置训练参数并获得最佳模型性能，MMEngine 提供了一系列训练钩子 (Runner) 来辅助用户轻松管理训练流程。本文深入解析 MMEngine 中的 RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP 和 RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP，指导您如何根据迭代次数和轮数训练神经网络。

一、Runner 概述

在 MMEngine 中，Runner 是一种训练钩子，用于在训练过程中执行特定操作，如记录训练日志、保存模型权重、调整学习率等。MMEngine 提供了多种内置 Runner，涵盖常见训练需求，并支持用户自定义 Runner 满足特殊需求。

二、RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP 解析

RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP 是一个基于迭代次数的训练钩子，在每个迭代结束后执行操作。

1. 初始化

def __init__(self, max_iters, **kwargs):
    super(IterBasedTrainLoop, Runner).__init__()
    self._max_iters = max_iters

2. 运行

def run(self, data_loader, model, optimizer, hooks, **kwargs):
    self._max_iters = self._max_iters - 1

    timer = Timer('Epoch/iter')
    loader_iter = iter(data_loader)

    for i in range(self._max_iters):
        timer.since_last_msg()
        self._inner_iter(i, loader_iter, model, optimizer, hooks, **kwargs)

    timer.print_msg(logger=hooks.get('logger', None))

3. _inner_iter 函数

def _inner_iter(self, iter, data_loader, model, optimizer, hooks, **kwargs):
    input = next(data_loader)
    outputs = model.train_step(input, hooks, **kwargs)
    optimizer.step()
    return outputs

三、RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP 解析

RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP 是一个基于轮数的训练钩子，在每个轮次结束后执行操作。

1. 初始化

def __init__(self, max_epochs, **kwargs):
    super(EpochBasedTrainLoop, Runner).__init__()
    self._max_epochs = max_epochs

2. 运行

def run(self, data_loader, model, optimizer, hooks, **kwargs):
    self._max_epochs = self._max_epochs - 1

    timer = Timer('Epoch')

    for i in range(self._max_epochs):
        timer.since_last_msg()
        self._inner_epoch(i, data_loader, model, optimizer, hooks, **kwargs)

    timer.print_msg(logger=hooks.get('logger', None))

3. _inner_epoch 函数

def _inner_epoch(self, epoch, data_loader, model, optimizer, hooks, **kwargs):
    timer = Timer('iter')

    for i, input in enumerate(data_loader):
        timer.since_last_msg()
        self._inner_iter(epoch, i, input, model, optimizer, hooks, **kwargs)

    return epoch + 1

四、应用案例

1. 数据准备

准备图像分类数据集（例如 ImageNet）。

2. 模型选择

选择预训练模型（例如 ResNet50）。

3. 训练设置

# 使用 RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP
runner = Runner(max_iters=10000)

# 使用 RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP
runner = Runner(max_epochs=100)

# 开始训练
runner.run(data_loader, model, optimizer, hooks)

结论

MMEngine 的 RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP 和 RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP 训练钩子为用户提供了强大且灵活的方式来根据迭代次数或轮数训练深度学习模型。通过利用这些钩子，用户可以轻松管理训练流程，优化训练参数并提升模型性能。

常见问题解答

1. 如何选择合适的训练钩子？

根据训练目标选择钩子。如果需要基于迭代次数执行操作，请使用 RUNNER.ITERBASEDTRAINLOOP；如果需要基于轮数执行操作，请使用 RUNNER.EPOCHBASEDTRAINLOOP。

2. 如何自定义训练钩子？

继承 Runner 基类并重写 run 或 _inner_iter 函数以自定义训练钩子。

3. 如何在训练过程中记录训练日志？

使用 LoggerHook 训练钩子记录训练日志。

4. 如何在训练过程中保存模型权重？

使用 CheckpointHook 训练钩子保存模型权重。

5. 如何调整学习率？