具体解释一下{word: weight for word, weight in frequency_list}的含义

这是一个字典推导式，用于从一个包含元组的列表 `frequency_list` 中创建一个字典。具体来说，`frequency_list` 中的每个元组都包含两个元素，第一个元素是键（例如单词），第二个元素是值（例如该单词出现的频率）。

字典推导式 `{word: weight for word, weight in frequency_list}` 的含义是：

- 对于 `frequency_list` 中的每个元组 `(word, weight)`，以 `word` 作为键，以 `weight` 作为值，生成一个新的键值对。
- 将所有生成的键值对组成一个新的字典。

例如，如果 `frequency_list` 的值为 `[('apple', 3), ('banana', 2), ('orange', 1)]`，那么执行字典推导式后得到的字典就是 `{'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}`。

相关问题

frequency_dict = {word: weight for word, weight in frequency_list}什么意思

这是一个字典推导式，它的作用是将一个包含元组的列表 `frequency_list` 转化为一个字典 `frequency_dict`。

具体来说，`frequency_list` 中的每个元组包含两个元素，第一个元素是单词（或其他某种类型的对象），第二个元素是该单词出现的频率（或其他权重值）。

字典推导式 `{word: weight for word, weight in frequency_list}` 的含义是：

- 对于 `frequency_list` 中的每个元组 `(word, weight)`，以 `word` 为键，以 `weight` 为值，生成一个新的键值对。
- 将所有生成的键值对组成一个新的字典 `frequency_dict`。

举个例子，如果 `frequency_list` 的值为 `[('apple', 3), ('banana', 2), ('orange', 1)]`，那么执行字典推导式后得到的 `frequency_dict` 就是 `{'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}`。

no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] coder_named_params = list(model.coder.named_parameters()) for name, param in coder_named_params: if name in {'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}: param.requires_grad = False pass optim_params = [{'params': [p for n, p in coder_named_params if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': weight_decay}, {'params': [p for n, p in coder_named_params if any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': 0.0}, ]

这段代码看起来是在设置模型的优化参数。首先，它创建了一个名为`no_decay`的列表，其中包含了不需要进行权重衰减的参数的名称。然后，它获取了模型中编码器（coder）的所有参数，并遍历每个参数。

在遍历过程中，如果参数的名称在`bert_ebd.word_embeddings.weight`、`bert_ebd.position_embeddings.weight`或者`bert_ebd.token_type_embeddings.weight`中，那么将设置该参数的`requires_grad`为False，即不对该参数进行梯度更新。

最后，根据参数名称是否在`no_decay`列表中，将参数分为两个组别：一个组别需要进行权重衰减（有weight_decay），另一个组别不需要进行权重衰减（weight_decay为0.0）。每个组别都有相同的学习率`meta_lr`。

这样就创建了一个优化器参数列表`optim_params`，其中包含了按照上述规则分组的模型参数和对应的学习率、权重衰减。