warmup_epoch 可以设置为0吗？或改成warmup_step?

[nissansz]

warmup_epoch 可以设置为0吗？或改成warmup_step?

[GreatV]

根据 PaddleOCR 的配置和相关文档，warmup_epoch 是学习率调整策略中的一个参数，用于指定学习率预热的周期数。如果设置为 0，理论上是可以的，这意味着在训练的最初阶段不会进行学习率的预热，直接使用初始学习率开始训练。

至于将 warmup_epoch 改为 warmup_step，这是两种不同的学习率预热策略：

1. warmup_epoch：以 epoch 为单位，控制学习率预热的时间。
2. warmup_step：以 step（迭代次数） 为单位，控制学习率预热的时间。

如果你希望基于 step（迭代次数）来设置预热，可以检查训练框架是否支持 warmup_step 参数。如果不支持，可能需要修改代码逻辑或使用自定义的学习率调度器。

---

解决方案建议：

1. 将 warmup_epoch 设置为 0：

   • 如果你的模型在早期训练中出现不收敛或收敛较慢的情况，可以尝试关闭预热（设置为 0），或者减少预热的 epoch 数，比如改为 1 或 2。
   • 在文档和日志中可以看到，当前配置中 warmup_epoch 为 5，如果训练初期学习率过低，可能导致模型收敛缓慢。

2. 转换为 warmup_step：

   • 如果需要更精细的控制，比如按照 step 而不是 epoch 进行学习率预热，可以检查你的配置文件和学习率调度器（如 Cosine 调度器）是否支持 warmup_step 参数。如果不支持，可能需要通过自定义学习率调度器实现。

---

相关讨论与参考：

你提到的 Discussion 中提到预训练权重加载后初期 acc 为 0 的问题，结合日志信息，可能有以下原因：

1. 权重未正确加载：

   • 日志中出现了大量警告 (WARNING: The pretrained params ... not in model)，说明预训练权重中的部分参数未能正确匹配到模型中。请确保预训练模型的结构与当前训练模型完全一致。
   • 可以检查预训练权重的来源以及适配性，或者尝试使用其他版本的预训练权重。

2. 数据集和标注问题：

   • 检查训练数据集和标签文件是否正确加载，是否与模型的预期结构匹配。例如，日志中提到 label_file_list 的路径为 ../../HW_Chinese/train.txt，需要确保路径和文件内容无误。

3. 学习率调度器问题：

   • 当前日志中学习率初始值为 0.000001，而 warmup_epoch 为 5，这可能导致初期学习率太低，收敛较慢。可以尝试调整 warmup_epoch 或直接关闭预热。

---

如果上述调整后问题仍然存在，可以参考 PaddleOCR 官方文档 或社区讨论中的解决方案继续优化。

---

Response generated by feifei-bot | chatgpt-4o-latest