def __init__(self, optimizer, multiplier, total_epoch, after_scheduler=None): self.multiplier = multiplier if self.multiplier < 1.: raise ValueError('multiplier should be greater thant or equal to 1.') self.total_epoch = total_epoch self.after_scheduler = after_scheduler self.finished = False super(GradualWarmupScheduler, self).__init__(optimizer)

这是一个 GradualWarmupScheduler 类的初始化函数，该类是一个 PyTorch 学习率调度器（scheduler），它允许在训练开始时逐渐增加学习率，以避免训练过程中出现过度拟合或不稳定等问题。具体来说，这个初始化函数接受四个参数：optimizer 表示优化器，multiplier 表示学习率逐渐增加的倍数，total_epoch 表示总的训练轮数，after_scheduler 表示训练完成后使用的学习率调度器（可以为空）。其中，如果 multiplier 小于 1，就会抛出 ValueError 异常。此外，这个类还继承了 PyTorch 中的 _LRScheduler 类。