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}, ]

这段代码是对模型参数进行设置的一部分。首先，定义了一个不需要进行权重衰减的参数列表`no_decay`，接下来通过`model.coder.named_parameters()`获取了模型`coder`的所有参数，并遍历每个参数。在遍历过程中，如果参数的名称在指定的集合中，即`{'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}`，则将该参数的`requires_grad`属性设置为False，表示不需要对该参数进行梯度更新。最后，将参数分为两个组，一个组需要进行权重衰减，另一个组不需要进行权重衰减，并分别指定了学习率`lr`和权重衰减系数`weight_decay`。