为什么定义了一个参数列表进行优化，只有一部分参数是进行梯度更新的？

Question

为什么定义了一个参数列表进行优化，只有一部分参数是进行梯度更新的？
如下面所示，我定义了一个参数列表来优化 token、text encoder和unet（text encoder和unet加了lora），但在训练中text encoder的参数是没有更新的，而unet的lora参数是进行了更新的

[{'params': [Parameter containing:
tensor([[-0.0019, -0.0093,  0.0056,  ...,  0.0012, -0.0116,  0.0078],
        [ 0.0168,  0.0025, -0.0092,  ...,  0.0093, -0.0169,  0.0168],
        [-0.0087, -0.0275,  0.0082,  ..., -0.0155,  0.0097, -0.0119],
        ...,
        [-0.0038,  0.0344,  0.0041,  ...,  0.0065, -0.0116, -0.0079],
        [ 0.0004, -0.0038,  0.0039,  ..., -0.0008,  0.0012,  0.0006],
        [ 0.0034, -0.0028,  0.0003,  ..., -0.0032,  0.0009,  0.0016]],
       requires_grad=True)], 'lr': 0.001}, {'params': <itertools.chain object at 0x7fe5e76a7940>, 'lr': 0.0005}, {'params': <itertools.chain object at 0x7fe5e7c02eb0>, 'lr': 0.0005}]

请问一下这会是什么原因？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在PyTorch中，当我们定义一个优化器时，通常会将模型中的所有需要更新的参数一次性或分组地传递给优化器。从您给出的信息来看，您设置了三个不同的参数组，每个参数组具有不同的学习率（lr）。params 字段下的内容是您希望优化器更新的模型参数。

optimizer = torch.optim.Adam([
    {'params': [Parameter1], 'lr': 0.001},  # 这里可能是token层的参数，设置的学习率为0.001
    {'params': itertools.chain(Parameter2), 'lr': 0.0005},  # 这里可能是text encoder的部分或全部参数，设置的学习率为0.0005
    {'params': itertools.chain(Parameter3), 'lr': 0.0005}  # 这里可能是unet及其中lora部分的参数，同样设置的学习率为0.0005
])

对于您的问题，如果text encoder的参数没有更新，可能存在以下原因：

1. 参数是否包含在优化器内： 确保text encoder的所有可训练参数（requires_grad=True）都被正确添加到了优化器的参数列表中。这里看到的是itertools.chain对象，它可能代表了多个参数的集合。请检查这部分代码，确保链式对象包含了期望更新的text encoder的所有参数。

2. 梯度计算与优化步骤： 在训练循环中，务必正确计算并累积了text encoder的梯度，然后调用优化器的step()方法来更新参数。例如：

   optimizer.zero_grad()
   loss.backward()  # 计算损失的梯度，包括text encoder的梯度
   optimizer.step()  # 更新所有参数组的参数
   

3. 梯度是否被禁用或重置： 检查是否有代码片段在反向传播前或后意外地将text encoder的梯度清零或禁用了requires_grad属性。

4. 模型设计或封装问题： 如果text encoder是一个子模块，并且在构建模型时使用了.requires_grad_(False)或.detach()等操作，则其参数不会参与梯度计算和更新。

5. 学习率设置： 虽然您提到text encoder的参数未更新，但这里学习率不同可能是个误导点。确认未更新不是因为学习率过低导致更新幅度微小，不易察觉。

为了进一步排查，请详细审查模型构建、训练循环以及优化器配置的相关代码，以确保text encoder参数确实应该得到更新，并且在整个流程中正确参与了梯度计算和参数更新过程。