科研笔记示例：深度学习模型优化方法

背景

最近在训练一个大语言模型时遇到了收敛速度慢的问题，记录一下解决过程和优化方法。

问题描述

• 训练 loss 下降缓慢
• GPU 利用率不稳定
• 内存占用过高

解决方案

1. 学习率调度优化

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestarts

scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(
    optimizer, 
    T_0=10, 
    T_mult=2
)

2. 混合精度训练

使用 torch.cuda.amp 可以显著减少显存占用：

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()

实验结果

方法	训练时间	显存占用	最终 Loss
Baseline	4h 30m	22GB	0.245
优化后	2h 45m	14GB	0.198

总结

通过合理的学习率调度和混合精度训练，训练效率提升了约 40%。

参考

1. PyTorch Documentation
2. Smith, L. N. (2017). Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks.