class FactorScheduler: def __init__(self, factor=1, stop_factor_lr=1e-7, base_lr=0.1): self.factor = factor self.stop_factor_lr = stop_factor_lr self.base_lr = base_lr def __call__(self, num_update): self.base_lr = max(self.stop_factor_lr, self.base_lr * self.factor) return self.base_lr scheduler = FactorScheduler(factor=0.9, stop_factor_lr=1e-2, base_lr=2.0) d2l.plot(torch.arange(50), [scheduler(t) for t in range(50)])
时间: 2024-04-22 07:26:03 浏览: 9
这段代码是用于实现学习率的调度器,其中FactorScheduler是一个类,可以接收三个参数:factor(学习率每次更新时的乘法因子),stop_factor_lr(学习率不得低于的最小值),base_lr(初始学习率)。在调用时,传入当前的迭代步数num_update,根据已有的参数计算出当前的学习率。最后通过调用d2l.plot函数,绘制学习率变化图。
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class Queue: def __init__(self, limit=10): self.data = [None] * limit self.head = -1 self.tail = -1
def is_empty(self): return self.head == -1 def is_full(self): return (self.tail + 1) % len(self.data) == self.head def enqueue(self, val): if self.is_full(): raise Exception("Queue is full") if self.head == -1: self.head = 0 self.tail = (self.tail + 1) % len(self.data) self.data[self.tail] = val def dequeue(self): if self.is_empty(): raise Exception("Queue is empty") val = self.data[self.head] if self.head == self.tail: self.head = -1 self.tail = -1 else: self.head = (self.head + 1) % len(self.data) return val
class Demo: def__init__(self,value): self.__value = value t = Demo(5) print(t.__value)
这段 Python 代码会输出错误信息,因为 `__value` 是一个私有变量,不能直接从类外部访问。正确的方式是通过定义一个公共方法来访问这个私有变量,例如:
```
class Demo:
def __init__(self, value):
self.__value = value
def get_value(self):
return self.__value
t = Demo(5)
print(t.get_value())
```
这样就可以通过 `get_value()` 方法来获取私有变量 `__value` 的值了。