“預訓練（Pre-training）”和“Warm-up（預熱）”是深度學習中常見的兩個訓練策略，它們雖然都在訓練初期起作用，但本質和目的完全不同。

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一、預訓練（Pre-training）

1. 定義

預訓練是指：先在一個大規模數據集或相關任務上訓練模型，以獲取有用的參數初始化，然后再在目標任務上進行微調（Fine-tuning）。

2. 目的

• 加快收斂

• 避免從頭開始訓練

• 提高小數據集上的性能（通過遷移知識）

3. 舉例

NLP領域（經典）：

模型	預訓練任務	微調任務
BERT	Masked Language Model	文本分類、問答、NER等
GPT系列	下一個詞預測（語言建模）	對話、寫作、代碼生成等

CV領域（圖像）：

• 用 ResNet-50 在 ImageNet 上預訓練，遷移到醫療圖像/遙感圖像等小樣本任務中。

4. 形式

# 加載預訓練權重 model.load_state_dict(torch.load("pretrained_model.pth")) # 再進行微調 train(model, task_dataset)

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二、Warm-up（預熱）

1. 定義

Warm-up 指的是：在訓練初期，逐漸增加學習率，從一個較小值慢慢變大，直到達到設定的初始學習率。如下面例子中的線性warm up。

2. 目的

• 防止一開始梯度爆炸或震蕩

• 提高訓練穩定性，特別是Transformer類模型

3. 常見策略

(1) 線性 warm-up：

lr = base_lr × step / warmup_steps if step <= warmup_steps

(2) 結合衰減策略（如 transformer）：

# 經典 Transformer warmup+inverse sqrt decay def get_lr(step, d_model=512, warmup=4000): return d_model**-0.5 * min(step**-0.5, step * warmup**-1.5)

4. 舉例

PyTorch 中使用 warmup：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup 
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4) 
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=10000) 
for step in range(total_steps): optimizer.step() scheduler.step()

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三、對比總結

項目	預訓練（Pre-training）	Warm-up（預熱）
作用階段	訓練前或訓練初期	訓練初期
針對對象	模型權重	學習率調度
目標	利用已有知識遷移，加快收斂	防止梯度不穩定，提高初始階段魯棒性
應用領域	NLP、CV、大模型、元學習等	Transformer、BERT、GAN、深度網絡等

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四、實際項目中如何配合使用？

• 預訓練 + warm-up 經常聯合使用（如 BERT）

• 示例：

  1. 加載預訓練 BERT 模型

  2. 采用 warm-up + cosine decay 的學習率策略

  3. 微調分類任務（如情感分析）

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在軌跡預測、分類或Transformer類任務，warm-up 幾乎是標配；而預訓練則要看你有沒有現成的預訓練模型或大規模源域數據。

五、PyTorch 實現的warm-up 學習率調度器（warm-up + 余弦退火）

下面是一個使用 PyTorch 實現的 warm-up 學習率調度器 的完整示例，適用于 Transformer、BERT 或任意深度模型訓練時的預熱策略。

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示例：線性 warm-up + 余弦退火（Cosine Annealing）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import math
import matplotlib.pyplot as plt# 模擬模型
model = nn.Linear(512, 10)# 優化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)# 訓練總步數
num_training_steps = 10000# warm-up 步數（前10%步數用于 warm-up）
num_warmup_steps = int(0.1 * num_training_steps)# 自定義 warm-up + cosine 衰減調度器
def get_lr(step):if step < num_warmup_steps:return step / num_warmup_stepselse:# 余弦衰減，值在 [1, 0]progress = (step - num_warmup_steps) / (num_training_steps - num_warmup_steps)return 0.5 * (1.0 + math.cos(math.pi * progress))# 模擬訓練流程
lrs = []
for step in range(1, num_training_steps + 1):# 當前的學習率（乘基礎學習率）scale = get_lr(step)lr = scale * 1e-3for param_group in optimizer.param_groups:param_group['lr'] = lr# 模擬一次訓練optimizer.step()lrs.append(lr)# 可視化學習率變化
plt.plot(lrs)
plt.title("Learning Rate Schedule (Warm-up + Cosine Decay)")
plt.xlabel("Step")
plt.ylabel("Learning Rate")
plt.grid(True)
plt.show()

代碼解釋：

階段	策略
前1000步	學習率從 0 線性上升到 1e-3
后9000步	學習率從 1e-3 余弦方式逐漸衰減到接近 0

線性 warm-up 的核心邏輯定義在 get_lr(step) 函數中的這部分：

if step < num_warmup_steps:return step / num_warmup_steps

線性 warm-up 就是：在訓練開始時，學習率從 0 按線性方式逐步升到設定的最大值，防止一開始梯度太大導致訓練不穩定。

余弦退火（Cosine Annealing）是一種學習率調度策略，其核心目的是：

讓學習率在訓練后期逐漸減小，有節奏地收斂到接近 0，從而提升模型收斂的穩定性與最終精度。

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為什么要用余弦退火？

1. 訓練初期： 需要較大的學習率來快速探索優化空間；

2. 訓練后期： 逐漸減小學習率，有助于模型精細調優、避免震蕩；

3. 相比線性衰減或固定學習率更有效，尤其在 Transformer、BERT、CV大模型中常用。