def get_lr_scheduler(lr_decay_type, lr, min_lr, total_iters, warmup_iters_ratio=0.1, warmup_lr_ratio=0.1, no_aug_iter_ratio=0.3, step_num=10): def yolox_warm_cos_lr(lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter, iters): if iters <= warmup_total_iters: # lr = (lr - warmup_lr_start) * iters / float(warmup_total_iters) + warmup_lr_start lr = (lr - warmup_lr_start) * pow(iters / float(warmup_total_iters), 2 ) + warmup_lr_start elif iters >= total_iters - no_aug_iter: lr = min_lr else: lr = min_lr + 0.5 * (lr - min_lr) * ( 1.0 + math.cos( math.pi * (iters - warmup_total_iters) / (total_iters - warmup_total_iters - no_aug_iter) ) ) return lr def step_lr(lr, decay_rate, step_size, iters): if step_size < 1: raise ValueError("step_size must above 1.") n = iters // step_size out_lr = lr * decay_rate ** n return out_lr if lr_decay_type == "cos": warmup_total_iters = min(max(warmup_iters_ratio * total_iters, 1), 3) warmup_lr_start = max(warmup_lr_ratio * lr, 1e-6) no_aug_iter = min(max(no_aug_iter_ratio * total_iters, 1), 15) func = partial(yolox_warm_cos_lr, lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter) else: decay_rate = (min_lr / lr) ** (1 / (step_num - 1)) step_size = total_iters / step_num func = partial(step_lr, lr, decay_rate, step_size) return func什么作用

这段代码定义了一个函数 `get_lr_scheduler`，用于获取学习率调度器（learning rate scheduler）的函数对象。

在函数内部，根据给定的学习率衰减类型 `lr_decay_type`，以及一些其他参数（如学习率、最小学习率、总迭代次数等），选择相应的学习率调度算法。

如果 `lr_decay_type` 是 "cos"，则使用 `yolox_warm_cos_lr` 函数作为学习率调度算法。该算法根据当前迭代次数 `iters`，在预热阶段使用余弦函数进行学习率的调整，然后在训练阶段保持学习率不变。

如果 `lr_decay_type` 不是 "cos"，则使用 `step_lr` 函数作为学习率调度算法。该算法在训练过程中按照给定的步长进行学习率的衰减。

最后，返回选定的学习率调度算法函数对象。

总而言之，这段代码的作用是根据指定的学习率衰减类型和相关参数，获取相应的学习率调度器函数对象，用于在训练过程中动态地调整学习率。