用PyTorch写prompt tuning时，模型输出总是不稳定，求指点

这问题我也踩过，波动这么大八成是prompt初始化在搞鬼，别用随机初始化，试试用BERT词表里几个高频词的embedding均值或者直接拿[CLS]的向量当起点。另外1e-4对prompt tuning来说偏大了，建议降到5e-5甚至3e-5，同时把BERT主干整个冻住只训prompt参数，我这么改完稳定性明显好很多。你要是还没试过固定seed，记得把torch.manual_seed和cuda的seed都设上，不然每次跑结果对不上，排查起来更头疼。

我之前也遇到过，试试把prompt用预训练模型的embedding初始化，别用随机。

固定BERT参数只训prompt，学习率调到5e-5左右会稳很多。

建议先固定BERT主干只训prompt向量，学习率调到5e-5试试，波动会小很多。

我之前搞soft prompt也遇到过一模一样的情况，85%到50%来回跳，差点以为代码写错了。后来发现一个特别关键的点：prompt的初始化方式影响巨大，你用随机初始化的话，相当于一开始就在一个特别陡峭的损失面上乱撞，尤其是20个token这么长的soft prompt，随便初始化一下很容易让模型前期梯度爆炸或者消失。我当时换成用预训练模型里已有的词向量（比如直接拿[CLS]或者几个高频词的embedding做初始化）之后，稳定性明显好了很多。另外，你说固定预训练参数，这个我觉得得分情况——如果你只训练prompt那部分，通常会更稳定，但上限可能低一些；如果你选择全量微调，那学习率1e-4对BERT来说偏高了点，尤其是加上prompt这种额外参数，建议降到5e-5甚至更低试试。还有个小坑，batch size 16对BERT-base来说可能有点小，导致每个batch的梯度噪声太大，你可以试试梯度累积，等效到32或64，波动会小不少。再有就是建议加个early stopping，盯着验证集loss而不是acc，acc在50%和85%之间跳的时候，loss往往能反映真实趋势。最后想问下，你有没有试过用不同的seed跑几次取平均？如果不同seed结果差距依然很大，那可能就是初始化或者学习率调度的问题，而不是单纯运气。

建议先把学习率降到1e-5试试，另外可以固定BERT参数只训prompt，稳定性会好很多。

这波动幅度确实有点夸张了，我怀疑问题出在prompt的初始化上。你可以试试用预训练模型词表里现有token的embedding去初始化soft prompt，别用随机初始化，效果会稳很多。另外BERT本身就不太吃大学习率，建议把学习率降到5e-5以下，并且把BERT主干冻住只训prompt参数，这样能大幅减少随机性。还有个细节，prompt长度20对分类任务可能偏长了，试试8到10个token，有时候短一点反而收敛更快更稳定。

这波动幅度确实太大了，八成不是初始化的问题，而是训练稳定性没控制住。我建议你先试试把学习率降到1e-5级别，soft prompt对lr特别敏感，1e-4很容易在后期震荡。另外BERT最好全程冻住，只训prompt参数，不然分类头和小型化参数一起更新，互相干扰很厉害。还有个土办法，固定一个随机种子跑十次，如果方差还是这么大，就得看看是不是数据顺序或者batch里类别不平衡在作祟。

试试把prompt用任务相关词汇初始化，别用随机向量，效果能稳不少。

固定BERT主干只训prompt参数，我这么调之后波动就小多了。

建议先固定BERT只训prompt向量，lr降到1e-5试试，波动大大概率是扰动到预训练参数了。

我之前也遇到过类似情况，后来发现是prompt初始化太随机了，建议试试用任务相关的词向量或者直接用CLS的embedding来初始化，能稳不少。另外你固定BERT参数只训prompt试试，1e-4对prompt来说可能偏大，我调到5e-5波动就小多了。还有个小细节，batch size 16对prompt tuning来说容易受个别样本影响，可以试试加大到32或者用梯度累积。

对了，你加了weight decay是对的，但注意别作用到LayerNorm上，这个坑我踩过。如果还抖，看看是不是数据顺序没shuffle，或者eval时dropout没关干净。

我试过类似的情况，感觉你这个问题大概率出在prompt初始化上，用随机初始化的向量很容易让训练震荡。建议试试用预训练模型词表里某个词的embedding做初始化，比如“好的”或者“[MASK]”的向量，稳定性会好很多。另外1e-4的学习率对soft prompt来说可能偏高了，我调到5e-5左右波动就小了不少，你也可以把BERT主干完全冻住只训练prompt参数，先排除掉模型内部更新的干扰。还有个细节，你每次跑测试的时候记得设一下torch.manual_seed，不然随机性也可能来自数据加载顺序。

跑过一样的坑，prompt tuning对初始化特别敏感，建议试试用预训练模型词表里那几个高频词的embedding均值来初始化soft prompt，别用随机初始化。另外1e-4对prompt参数可能偏大了，我最后是分开设学习率，prompt用5e-5，BERT主干冻结或者设成1e-6才稳住。你那个波动幅度这么大，八成是prompt把分类头的梯度带崩了，可以试试只训prompt和分类头，其他全冻住，跑个20轮看下趋势。还有个细节，batch size 16偏小的话，试试梯度累积到32或64，能减少不少随机性。

波动这么大大概率不是单一因素，我踩过类似的坑。你先把随机种子固定住，然后跑三次不同种子看方差，如果三次结果差异还是巨大，那基本是初始化或者优化配置的问题。soft prompt的初始化挺关键的，直接用随机正态分布很容易让模型前期输出崩掉，可以试试用词表里常见词的embedding来初始化，或者干脆从全零开始加一点小噪声。学习率1e-4对prompt参数来说可能偏大了，prompt部分通常需要比微调大一点，但你得区分prompt参数和BERT参数用不同lr，prompt那边可以1e-3甚至5e-3，BERT那边压到1e-5左右。还有你说要不要固定预训练模型，我建议先冻结BERT只训prompt，这样能排除很多干扰，等稳定了再考虑解冻顶层。weight decay对prompt embedding未必合适，可以只加在非prompt参数上。另外batch size 16有点小，prompt tuning本身样本效率就低，能上32或64会稳不少。最后检查下评估阶段有没有误开dropout或者模型没切eval模式，这个低级错误我也犯过。

试试把学习率降到1e-5，prompt初始化用真实词向量，我这么调完波动小多了。

学习率1e-4对soft prompt太高了，试试降到1e-5，另外prompt初始化用词向量均值会稳很多。