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。

相关问题

_base_ = [ './configs/_base_/datasets/pascal_voc12.py', '../_base_/default_runtime.py', '../_base_/schedules/schedule_80k.py', './topformer_tiny.py' ] optimizer = dict(_delete_=True, type='AdamW', lr=0.00012, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.01, paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.), 'head': dict(lr_mult=10.), 'norm': dict(decay_mult=0.)})) lr_config = dict(_delete_=True, policy='poly', warmup='linear', warmup_iters=1500, warmup_ratio=1e-6, power=1.0, min_lr=0.0, by_epoch=False) # By default, models are trained on 8 GPUs with 2 images per GPU data=dict(samples_per_gpu=2) find_unused_parameters=True 这是不是一段config的代码

是的，这段代码是一个配置文件（config）的代码示例。配置文件通常用于定义模型训练的各种设置和参数。

这个配置文件包括了以下内容：

- `_base_`：引用其他基础配置文件，用于组合和继承共享的配置选项。
- `optimizer`：定义优化器的设置，包括优化器类型、学习率、权重衰减等。`_delete_=True`表示删除原有的`optimizer`配置，使用当前定义的配置。
- `lr_config`：定义学习率策略的设置，包括学习率衰减策略、热身训练（warmup）等。`_delete_=True`表示删除原有的`lr_config`配置，使用当前定义的配置。
- `data`：定义数据加载和处理的设置，如每个GPU上的样本数。
- `find_unused_parameters`：设置是否查找未使用的参数。

通过修改这些配置项，可以对模型训练过程中的各种参数和设置进行调整和优化，以满足特定任务和需求。

adamw优化器的代码

AdamW（Weight Decay Regularization with Adaptive Moments）是一种结合了Adaptive Moment Estimation (Adam)算法和权重衰减（Weight Decay）的优化器，用于深度学习中。它在Adam的基础上增加了对权重衰减的支持，有助于防止过拟合。以下是AdamW的基本原理和一个简单的Python代码实现，使用PyTorch库：

import torch
from torch.optim import Optimizer

class AdamW(Optimizer):
    def __init__(self, params, lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8,
                 weight_decay=0.01, amsgrad=False):
        defaults = dict(lr=lr, betas=betas, eps=eps,
                        weight_decay=weight_decay, amsgrad=amsgrad)
        super(AdamW, self).__init__(params, defaults)

    def step(self, closure=None):
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                grad = p.grad.data
                if grad.is_sparse:
                    raise RuntimeError('Adam does not support sparse gradients, please consider SparseAdam instead')

                state = self.state[p]

                # State initialization
                if len(state) == 0:
                    state['step'] = 0
                    # Exponential moving average of gradient values
                    state['exp_avg'] = torch.zeros_like(p.data)
                    # Exponential moving average of squared gradient values
                    state['exp_avg_sq'] = torch.zeros_like(p.data)

                exp_avg, exp_avg_sq = state['exp_avg'], state['exp_avg_sq']
                beta1, beta2 = group['betas']

                state['step'] += 1

                if group['weight_decay'] != 0:
                    grad.add_(group['weight_decay'], p.data)

                # Decay the first and second moment running average coefficient
                exp_avg.mul_(beta1).add_(1 - beta1, grad)
                exp_avg_sq.mul_(beta2).addcmul_(1 - beta2, grad, grad)

                denom = exp_avg_sq.sqrt().add_(group['eps'])

                bias_correction1 = 1 - beta1 ** state['step']
                bias_correction2 = 1 - beta2 ** state['step']

                step_size = group['lr'] * math.sqrt(bias_correction2) / bias_correction1

                p.data.addcdiv_(-step_size, exp_avg, denom)

        return loss