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}, ]
时间: 2024-04-19 12:28:18 浏览: 23
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`。
相关问题
weight_decay=eval(self.config['weight_decay'])
这行代码中,`self.config` 是一个字典,`'weight_decay'` 是这个字典中的一个键,`eval()` 函数用于将这个键对应的值(字符串类型)转换为 Python 表达式并求值,最终得到的结果赋值给 `weight_decay` 变量。通常情况下,这个值会被用作模型优化器的正则化项系数。
def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思
这个函数是一个初始化优化器的函数,它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器(SGD或Adam),并根据需要决定是否冻结模型权重(freeze),以及设置相应的超参数(学习率、动量、权重衰减等)。如果配置文件中没有指定优化器,则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时,如果需要冻结权重,则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的,其作用是为模型训练做准备。
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