optimizer = transformers.AdamW(optimizer_grouped_parameters, TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'warmup'
时间: 2024-10-02 16:01:22 浏览: 29
PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法
看起来你遇到了一个`TypeError`,其中提到的`'warmup'`关键字参数在`AdamW`初始化时并未被接受。`AdamW`函数可能并不直接支持`warmup`这一参数,它通常是针对`get_linear_schedule_with_warmup`等学习率调度器的,而不是`AdamW`本身。
如果你想要包含学习率的线性温升(warm-up),你应该先创建一个学习率调度器,然后再将它传递给训练循环。这里是相关的代码示例:
```python
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
# 创建初始学习率
initial_learning_rate = config.learning_rate
# 获取学习率调度器
num_warmup_steps = int(0.05 * len(train_iter) * config.num_epochs) # 假设warmup比例不变
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=num_warmup_steps, num_training_steps=len(train_iter) * config.num_epochs)
# 开始训练
for epoch in range(config.num_epochs):
for batch in train_iter:
# 执行一次前向传播、反向传播和更新步骤
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step() # 这里不需要warmup参数
scheduler.step() # 更新学习率
optimizer.zero_grad()
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