def training_step_end(self, batch_parts_outputs): # Add callback for user automatically since it's key to BYOL weight update self.tau = self.get_current_decay_rate(self.hparams["decay_rate"]) self.update_module(self.target_network, self.online_network, decay_rate=self.tau) return batch_parts_outputs

这段代码是在 PyTorch Lightning 中的一个训练循环的回调函数 `training_step_end` 中被调用的。它的作用是在 BYOL 自监督学习算法中进行权重更新。具体地，它根据当前的学习率衰减率 `decay_rate` 计算当前的衰减率 `tau`，然后使用 `tau` 对在线网络 `online_network` 的权重进行更新，以使其逐渐接近目标网络 `target_network` 的权重。最后，它返回该批次的部分输出 `batch_parts_outputs`。