start_time = time.time() model.train() param_optimizer = list(model.named_parameters()) no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] optimizer_grouped_parameters = [ {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}] # optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs) total_batch = 0 # 记录进行到多少batch dev_best_loss = float('inf') last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 model.train()

这段代码是用来进行模型训练的。具体来说，它包括了以下步骤：

1. 记录开始时间。
2. 将模型设置为训练模式。
3. 获取模型中的参数。
4. 根据参数名称来设置不同的权重衰减系数。
5. 使用BertAdam优化器来优化模型参数。
6. 记录训练过程中的一些指标，如总批次数、验证集上的最佳loss、上次验证集loss下降的批次数、是否很久没有提升等。
7. 将模型设置为训练模式。