if config.adaptive_lr: scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=config.decay_rate) # 调整学习率指数衰减，每次epoch：学习率 = gamma * 学习率 scheduler.step(train_loss) if total_batch % 10 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 if 'multi' in config.classify_type and 'level3' in config.classify_type: # 多标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码用于在训练过程中输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。

首先，根据配置文件中的参数 `config.adaptive_lr` 判断是否需要进行学习率调整。如果需要调整学习率，则创建一个 `ExponentialLR` 学习率调度器，并设置衰减因子为 `config.decay_rate`。每个epoch结束后，通过调用 `scheduler.step(train_loss)` 实现学习率衰减，即学习率 = gamma * 学习率，其中 `gamma` 是衰减因子。

接下来，通过判断 `total_batch` 是否为10的倍数，来决定是否输出训练集和验证集的效果。如果是多标签分类，并且分类类型中包含'multi'和'level3'，则输出训练集的损失值和评估结果。如果不满足上述条件，则不进行输出。

然后，调用 `vali_test` 函数对验证集和测试集进行评估，计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

整个代码段的作用是在每个epoch的训练过程中，根据需要输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。同时，还会计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

相关问题

if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)

这段代码是用于选择优化器的，根据 `args.optim` 的不同值，选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW，以及带有 LARS（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中，Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器，LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法，它针对每一层的学习率做出不同的调整，以加速训练过程并提高模型性能。在代码中，`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。