联邦逻辑回归训练模型有这些参数 "no_models" "global_epochs""local_epochs""k""batch_size" "lr" "momentum" "lambda" "feature_num" 推荐一下这些参数设置大小

这些参数的设置大小需要根据具体的数据集和模型来决定，以下是一些一般的建议：

- no_models: 通常选择在 5 到 100 之间，这取决于数据集的规模和联邦学习的分布式计算资源。
- global_epochs: 通常选择在 5 到 50 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少全局训练轮数。
- local_epochs: 通常选择在 1 到 10 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少本地训练轮数。
- k: 通常选择在 1 到 10 之间，这取决于联邦学习的分布式计算资源和模型的复杂度。如果计算资源有限或者模型很复杂，可以适当减少参与训练的客户端数量。
- batch_size: 通常选择在 16 到 256 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少批量大小。
- lr: 通常选择在 0.001 到 0.1 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少学习率。
- momentum: 通常选择在 0.9 到 0.99 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少动量参数。
- lambda: 通常选择在 0.001 到 0.1 之间，这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小，可以适当减少正则化参数。
- feature_num: 通常选择根据数据集的特征数量来确定。如果数据集的特征数量很少，可以适当减少特征数量。

相关问题

if local_rank == 0: show_config( num_classes=num_classes, backbone=backbone, model_path=model_path, input_shape=input_shape, \ Init_Epoch=Init_Epoch, Freeze_Epoch=Freeze_Epoch, UnFreeze_Epoch=UnFreeze_Epoch, Freeze_batch_size=Freeze_batch_size, Unfreeze_batch_size=Unfreeze_batch_size, Freeze_Train=Freeze_Train, \ Init_lr=Init_lr, Min_lr=Min_lr, optimizer_type=optimizer_type, momentum=momentum, lr_decay_type=lr_decay_type, \ save_period=save_period, save_dir=save_dir, num_workers=num_workers, num_train=num_train, num_val=num_val )

这段代码是在分布式训练中，只在主进程（rank=0）上打印一些配置信息。

首先，判断当前进程的 rank 是否为 0，如果是则调用自定义的 `show_config` 函数打印一些配置信息。这些配置信息包括模型的分类数量、使用的骨干网络、模型路径、输入图像尺寸、初始化阶段的训练轮数、冻结阶段的训练轮数、解冻阶段的训练轮数、冻结阶段的 batch size、解冻阶段的 batch size、是否进行冻结阶段的训练、学习率的初始值、最小学习率、优化器类型、动量、学习率衰减类型、模型保存间隔、模型保存路径、数据加载器的工作进程数、训练集样本数量、测试集样本数量。

这些配置信息有助于理解模型训练时的一些参数设置，方便后期调试和优化模型训练过程。

dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) # 定义训练集和测试集的比例 train_ratio = 0.8 test_ratio = 0.2 # 计算训练集和测试集的数据数量 num_data = len(dataset) num_train_data = int(num_data * train_ratio) num_test_data = num_data - num_train_data # 使用random_split函数将数据集划分为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [num_train_data, num_test_data]) # 打印训练集和测试集的数据数量 print(f"Number of training data: {len(train_dataset)}") print(f"Number of test data: {len(test_dataset)}") train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) # define the optimizer and the learning rate scheduler params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # train the model for 10 epochs num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): # 将模型设置为训练模式 model.train() # 初始化训练损失的累计值 train_loss = 0.0 # 构建一个迭代器，用于遍历数据集 for i, images, targets in train_loader: print(images) print(targets) # 将数据转移到设备上 images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]上述代码报错：TypeError: call() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在你的数据读取过程中，`train_loader`返回了三个值，包括索引、图像和目标，但是你在迭代器中只使用了后两个值。为了解决这个问题，你可以修改迭代器的定义，将索引也加入到迭代器中，如下所示：

for i, (images, targets) in enumerate(train_loader):
    # do something with images and targets

这样，你就可以使用`enumerate`函数获取每个批次数据的索引，同时获取图像和目标。同时，如果你希望在训练过程中输出批次数据的索引，你也可以在代码中加入打印语句，如下所示：

for i, (images, targets) in enumerate(train_loader):
    print(f"Batch {i}:")
    # do something with images and targets

希望这可以帮助你解决问题。