解释代码def model_tuning(X_train,y_train): Model_params = { LinearRegression:{ 'fit_intercept':Categorical([True,False])
时间: 2024-01-27 19:03:28 浏览: 32
这段代码定义了一个名为model_tuning的函数,该函数接受训练数据集X_train和y_train作为输入参数。函数中定义了一个Model_params字典,该字典包含了LinearRegression模型的超参数及其取值范围。其中,'fit_intercept'是LinearRegression模型的一个超参数,它可以取True或False两个值,表示是否在模型中添加截距项。Categorical([True,False])表示超参数'fit_intercept'的取值范围为True和False。该函数的作用是对LinearRegression模型进行调参,以获得最佳的超参数组合。
相关问题
def set_params(model, unfreeze):
这是一个用于设置模型参数是否可训练的函数,通常会在Fine-tuning时被调用。它的作用是根据需要冻结或解冻模型中的某些参数,以便重新训练模型或进行迁移学习。
在PyTorch中,模型中的参数是通过nn.Module中的子模块来存储的。因此,在调用set_params函数时,需要将模型和需要解冻的层数传递给这个函数。该函数会遍历模型中的所有层,并根据需要将层的参数设置为可训练或不可训练。
下面是一个示例的set_params函数:
```
def set_params(model, unfreeze):
for name, param in model.named_parameters():
if unfreeze > int(name.split('.')[0]):
param.requires_grad = False
else:
param.requires_grad = True
```
这个函数使用了模型中参数的命名规则,将层的名称分为两部分,第一部分是层的编号,第二部分是参数的名称。根据传递的参数unfreeze,如果层的编号小于unfreeze,则将该层的参数设置为不可训练,否则将该层的参数设置为可训练。
例如,如果传递参数unfreeze=3,则模型中前三层的参数都将被设置为不可训练,后面的层的参数都将被设置为可训练。这样就可以根据需要灵活地控制模型中哪些参数需要重新训练或进行迁移学习。
parames_to_update=model_ft.parameters()
This line of code retrieves all the parameters of a pre-trained model called `model_ft` that need to be updated during fine-tuning.
During fine-tuning, we want to update only a subset of the parameters in the pre-trained model. This is because the lower layers of the pre-trained model have already learned useful features that we want to retain, so we don't want to update those parameters. On the other hand, the higher layers of the pre-trained model are more specific to the original task for which it was trained, so we want to update those parameters to better fit our new task.
By calling `model_ft.parameters()`, we obtain an iterator over all the parameters in the model. We can then select the parameters that need to be updated by filtering out the ones we want to keep fixed. This is typically done by setting the `requires_grad` attribute of each parameter to `False` or `True` depending on whether we want to freeze it or update it during fine-tuning.
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