swin transformer微调

### 关于Swin Transformer微调训练及参数调整最佳实践 #### 微调准备 为了对Swin Transformer进行有效的微调，需先安装必要的库如`PyTorch`和`timm`[^1]。这不仅提供了构建模型的基础环境，还简化了加载预训练权重的过程。 #### 数据处理与增强 采用适当的数据增强方法对于提升模型性能至关重要。可以利用`transforms`模块实施基本变换操作，比如随机裁剪、翻转等；同时引入高级技巧如CutOut, MixUp 和 CutMix来增加样本多样性，从而提高泛化能力。 #### 模型初始化 针对特定任务定制化的Swin Transformer版本应尽可能继承官方发布的配置设定，确保结构上的兼容性和一致性[^2]。如果存在预训练好的权重量，则优先加载这些权重作为起点，有助于加速收敛并改善最终表现。 #### 训练过程优化 - **混合精度**：启用PyTorch内置的支持功能以减少内存占用并加快计算速度。 - **梯度裁剪**：设置合理的阈值范围内的最大范数值，预防因异常大的更新步长引发的不稳定现象。 - **学习率调度器**：推荐应用余弦退火策略动态调节LR，在周期内逐步降低至接近零水平，促进全局最优解探索。 - **分布式训练(DP)**：当硬件条件允许时考虑跨多个GPU协同工作模式，进一步缩短迭代耗时。 #### 性能评估与监控 定期保存checkpoint文件以便随时恢复最新状态，并记录下每次验证集上的损失函数值(loss)及准确率(accuracy)，便于后续分析趋势变化情况。此外还可以借助工具绘制出相应的图表辅助直观理解进展状况。 ```python import torch from timm.models import create_model from timm.optim import create_optimizer_v2 from timm.scheduler.cosine_lr import CosineLRScheduler from torchvision.transforms import Compose, RandomResizedCrop, ToTensor, Normalize, ColorJitter, RandomHorizontalFlip from torch.nn.parallel import DataParallel as DP def finetune_swin_transformer(): model = create_model('swinv2_base_window12to16_192to384', pretrained=True) optimizer = create_optimizer_v2(model.parameters(), opt='adamw') scheduler = CosineLRScheduler(optimizer=optimizer, t_initial=len(train_loader), lr_min=1e-7, warmup_t=5, cycle_limit=1) device_ids = list(range(torch.cuda.device_count())) dp_model = DP(model=model.to(device), device_ids=device_ids) transform_train = Compose([ RandomResizedCrop(size=(384, 384)), RandomHorizontalFlip(), ColorJitter(brightness=.5, contrast=.5, saturation=.5), ToTensor(), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) for epoch in range(num_epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = dp_model(data) loss = criterion(output, target) optimizer.zero_grad() with torch.autocast(dtype=torch.float16): # 启用自动混合精度 scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.) # 应用梯度裁剪 scaler.step(optimizer) scaler.update() scheduler.step_update(epoch * len(train_loader) + batch_idx) finetune_swin_transformer() ```