optimizer = dict(type='AdamW', lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.05, paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.), 'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.), # 'temporal_position_bias_table': dict(decay_mult=0.), 'norm': dict(decay_mult=0.), 'backbone': dict(lr_mult=0.1)}))

这是一个优化器的配置字典，用于训练模型时控制参数优化的方式。这里使用的优化器是 AdamW，学习率为 1e-3，动量参数为 (0.9, 0.999)，权重衰减为 0.05。同时，通过 paramwise_cfg 字典中的 custom_keys 参数，对不同参数设置不同的优化器配置。比如，对于 absolute_pos_embed、relative_position_bias_table、norm 这些参数，设置权重衰减为 0，即不对它们进行权重衰减；对于 backbone 参数，设置学习率为原来的 0.1，即比其他参数低一个数量级，以便更好地训练模型的骨干网络。

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解释cnn_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer = SGD(learning_rate=1e-3,momentum=0.9),#SGD(lr=1e-3,momentum=0.9) metrics=['accuracy'])

这行代码是用来编译一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型的。下面是这行代码中每个参数的解释：

- `loss='categorical_crossentropy'`：这是损失函数的名称。在多分类问题中，交叉熵是一种广泛使用的损失函数。分类交叉熵（categorical_crossentropy）是一种在分类问题中使用的交叉熵损失函数。

- `optimizer=SGD(learning_rate=1e-3, momentum=0.9)`：这是优化器的名称和参数。在神经网络中，优化器用于最小化损失函数。这里使用的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）优化器。learning_rate参数定义了学习率，即每次更新权重时应该乘以的因子。momentum参数定义了动量，即应该如何使用之前的梯度来更新权重。

- `metrics=['accuracy']`：这是评估指标的名称。在训练过程中，我们需要一些指标来评估模型的性能。这里使用的是准确率（accuracy）作为评估指标。

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。